作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
深度学习模型通常可以分为两类：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）。生成模型用于生成新的数据样本，而判别模型用于对已知数据进行分类。最近几年随着神经网络的飞速发展、GPU性能的提升、优化算法的不断进步，基于生成的模型也逐渐成为新的热点研究方向。近些年来，生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是一种非常有趣且有效的模型结构，很多研究人员都试图通过训练GAN来实现模型的生成能力，并取得令人满意的结果。
然而，在真正的训练过程中，GAN仍然存在一些局限性，比如收敛速度慢、模式崩塌等。为了解决这些问题，本文将通过四个技巧来提升GAN的训练效果：
- 基于采样分布的噪声输入；
- 更高效的梯度下降方法；
- 使用鉴别器调节生成器的能力；
- 在训练中引入更多潜在空间分布。
最后还会谈及GAN训练的一些挑战、建议、未来方向等。通过阅读本文，读者可以了解到GAN的训练过程中的一些关键要素，并掌握相应的方法论和工具，更好地运用GAN来解决实际问题。
2.背景介绍
GAN的基本模型是生成模型和判别模型的结合体，由一个生成网络G和一个判别网络D组成。生成网络G的任务是尽可能准确地生成样本，而判别网络D则负责区分生成样本和真实样本。两个网络各自独立地更新参数，整个系统被称为GAN。
一般来说，判别网络D是一个二分类器，它可以判断任意一个样本是否来自于真实数据集，还是来自于生成网络G。判别网络的目标函数可以定义为