本文浅显理解通俗的GAN模型
核心思想
GAN的核心思想在于博弈，GAN有两部分模型构成，一个是生成模型（G），一个是判别模型（D）。生成模型用于生成一个逼真的样本，判别模型用于判断模型的输入是真是假。通俗来讲，就是生成模型要不断提升自己的造假本领，最终达到骗过判别模型的目的。而判别模型则不断提升自己的判别能力，达到辨别真假的目的，这也就形成了博弈，也就是对抗。
设计者的目的是什么
由上文的分析可以发现，两个网络处于一个矛盾的关系，那么对抗的结果究竟是什么，这个要取决于我们的目的是什么，比如说，我们的目的是生成逼真的人脸图像，那么自然就设计生成网络博弈获胜了。
GAN是如何实现的
在理解GAN网络的一些基本思想后，我们应该如何根据这一思想去设计实现GAN呢？
首先，我们有两个网络模型，生成网络与判别网络，这两个网络是相对独立的，我们要找到的，是如何实现这个博弈的过程，也就是如何对模型进行训练。
这里，我们采用的大方法叫做单独交替迭代训练。
单独交替迭代训练
1.首先，我们有一个简单的生成网络模型（当然未训练时效果很差），那么我们给这个模型一个随机的输入，便会输出得到一个假的样本集，而真的样本集我们本身就有，所以我们得到了真假数据集。
2.在得到真假数据集之后，我们开始对判别模型进行训练，训练过程就是一个有监督的二分类问题，即给定一个样本，能判断出其是真实存在的（真样本），还是利用生成网络生成的（假样本）。
3.在完成判定模型的训练之后，我们要提升生成模型的造假能力，我们将生成网络与训练好的判定网络串接，我们的目标是生成可以迷惑判定模型的图像，所以我们给生成网络一个随机输入，损失函数是判定网络的输出是否为真（是否达到迷惑的效果），根据损失函数，对生成网络的参数进行更新，（注意：这里判定网络的参数是不改变的，因为判定网络是用来评价生成网络的造假能力，计算损失的）
4.完成生成网络的训练之后，再次给定随机输入，得到新的假的数据集，将最新得到真假样本输入给判定网络进行训练，从而完成对判定网络的再一次训练。
5.不断重复上述过程，直到满足设计者设定的训练次数。
至此，就基本实现了一个传统的GAN网络了
