基于生成对抗网络的图像压缩算法的定义

基于生成对抗网络的图像压缩算法是一种利用生成对抗网络（GAN）模型来实现图像压缩的技术。该算法通过在训练过程中使用两个神经网络（生成器和判别器）的博弈来学习压缩图像的表示，从而实现更高效的图像压缩。

在该算法中，生成器负责将原始图像转换为压缩表示，而判别器则负责判断生成器产生的压缩表示与原始图像之间的差异。在训练过程中，生成器和判别器会不断地互相博弈，以优化压缩表示的质量，并使其尽可能接近原始图像。

与传统的图像压缩算法相比，基于生成对抗网络的图像压缩算法可以在保持图像质量的同时实现更高的压缩比率。该算法已被广泛应用于图像压缩、图像重建、视觉传感和多媒体通信等领域。