GAN先训练生成网络是错误的吗

不一定。GAN (Generative Adversarial Networks) 是一种生成模型，由生成器和判别器两个部分组成。生成器试图生成与真实数据相似的假数据，判别器则试图区分真实数据和假数据。生成器和判别器通过对抗学习的方式相互博弈，最终使得生成器生成的假数据越来越接近真实数据。在训练 GAN 模型时，通常会先训练生成器，然后再训练判别器，然后再交替训练两者。

在实际应用中，先训练生成器也可能是有效的。例如，在一些任务中，我们希望生成器能够生成符合特定条件的数据，而先训练生成器可以帮助我们更好地控制生成的数据的属性。但是，在其他情况下，先训练判别器也可能是更好的选择，因为它可以更好地帮助生成器学习到真实数据的分布。

因此，选择先训练哪个部分取决于具体的任务和数据集。