本教程详细介绍如何运用Python编写人脸生成与矫正的GAN（Generative Adversarial Networks）完整代码，适合对深度学习和计算机视觉感兴趣的开发者参考。
这篇文章主要介绍了生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN），这是一种能够生成特定分布数据的模型。GAN 的训练过程包括先固定 Generator，然后训练 Discriminator。具体来说，输入可以是真实的数据 $x$ 或者由 Generator 从噪声分布中随机采样的噪声 $z$ 经过处理后得到的 $G(z)$ 数据。
在 Discriminator 中，分别对真实的样本数据和生成器产生的假造数据进行分类，并输出二元分类的概率。训练过程中使用损失函数 $\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left[\log D\left(\boldsymbol{x}^{(i)}\right)+\log \left(1-D\left(G\left(\boldsymbol{z}^{(i)}\right)\right)\right)\right]$，其中目标是最大化这个损失函数。因此，在更新 Discriminator 的参数时采用梯度上升法：$$\nabla_{\theta_{d}} \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left[\log D(\boldsymbol{x}^{(i)})+\log (1-D(G(\boldsymbol{z}^{(i)})))\right]$$
5星
