GAN的生成器与判别器是如何工作的

GAN (Generative Adversarial Network) 的生成器和判别器工作方式如下：生成器通过输入一些随机噪声，生成出一个看起来像真实样本的假样本，而判别器则是一个二分类器，用于判断输入的样本是真实的还是假的（即生成器生成的假样本）。两者通过交替训练，生成器试图生成更真实的假样本，判别器则试图准确地鉴别真实样本和假样本。通过这种交替的训练方式，生成器逐渐学习生成更真实的样本，而判别器也逐渐变得更准确，最终达到博弈中最优策略的状态，生成器生成的假样本与真实样本难以区分。

相关问题

gan训练生成器时判别器参数不固定会如何

GAN的训练过程中，在训练生成器时需要固定判别器的参数，否则会导致生成器无法正确学习到生成逼真的样本。

具体来说，如果在训练生成器时不固定判别器的参数，那么判别器的参数会随着生成器的更新而发生改变，这会导致生成器的梯度信号不稳定，从而使得生成器的训练变得困难。此外，如果判别器的参数不固定，还会导致生成器和判别器之间的博弈不稳定，从而使得GAN的训练效果变得不可预测。

因此，在GAN的训练过程中，通常会先训练判别器，然后固定判别器的参数，再训练生成器，以保证生成器能够获得稳定的梯度信号，从而学习到生成逼真的样本。

gan生成器激活函数

GAN（Generative Adversarial Networks）是一种用于生成模型的深度学习架构，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成逼真的样本，而判别器则负责区分生成的样本和真实的样本。

生成器的激活函数一般使用非线性函数，以帮助模型学习更复杂的分布。常见的生成器激活函数有以下几种：

1. Sigmoid函数：将输出限制在0到1之间，常用于二分类问题。但在生成器中，它的梯度在远离中心时会变得很小，可能导致梯度消失问题。

2. ReLU函数（Rectified Linear Unit）：将负值置为0，正值保持不变。ReLU在训练时具有较快的收敛速度，并且没有梯度消失问题，因此在生成器中被广泛使用。

3. LeakyReLU函数：在负值区域引入一个较小的斜率，以解决ReLU函数中负值区域梯度为0的问题。LeakyReLU在生成器中也经常被使用。

4. Tanh函数：将输出限制在-1到1之间，常用于生成具有对称分布的样本。与Sigmoid函数类似，Tanh函数也存在梯度消失问题。

以上是一些常见的生成器激活函数，在实际应用中，选择适合任务和数据分布的激活函数是很重要的。同时，还可以通过添加批归一化、残差连接等技术来提升生成器的性能。