对抗神经网络 pytorch

对抗神经网络是一种在PyTorch中实现的网络结构，它由一个生成器模型和一个判别器模型组成。生成器模型旨在生成以假乱真的样本数据，而判别器模型则负责鉴别真实数据和生成器生成的数据。通过迭代训练，生成器和判别器相互对抗，不断优化自己的能力。最终，对抗神经网络的目标是实现纳什均衡，即判别器对生成器输出数据的鉴别结果为50%真实、50%虚假。

在PyTorch中实现对抗神经网络，可以使用各种各样的训练方法。一种常见的方法是在优化过程的每个步骤中同时对生成器和判别器进行优化，另一种方法则是采取不同的优化步骤。通过大量的迭代训练，生成器模型逐渐学会生成逼真的样本，判别器模型也能更准确地鉴别真伪数据，最终实现对抗神经网络的纳什均衡状态。

在对抗神经网络中，如果判别器是一个多层网络，梯度截断可能会导致梯度消失或梯度“爆炸”的问题。为了解决这个问题，可以适当调整梯度截断的阀值，使每经过一层网络，梯度都会稍微减小一些，以避免指数衰减的情况发生。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch生成对抗网络编程](https://download.csdn.net/download/qq_42079146/20268480)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【Pytorch神经网络理论篇】 23 对抗神经网络：概述流程 + WGAN模型 + WGAN-gp模型 + 条件GAN + WGAN-div + ...](https://blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/123718856)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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