工作中會用到GAN網絡，現將其基本思路總結如下。
GAN網絡的核心思想：
GAN的核心思想在於對抗，有兩部分模型構成，分別是生成模型（generator model）和判別模型（discriminator model）。生成模型用於生成一個逼真的樣本，判別模型用於判斷模型的輸入是真是假。通俗來講，就是生成模型要不斷提升自己的造假本領，最終達到騙過判別模型的目的。而判別模型則不斷提升自己的判別能力，達到辨別真假的目的，這也就形成了對抗。
生成模型和判別模型處於一個矛盾的關係，那麼對抗的結果究竟是什麼，這個要取決於我們的目的是什麼，比如說，我們的目的是生成逼真的人臉圖像，那麼自然就設計生成網絡博弈獲勝了。
GAN是如何實現的：
在理解GAN網絡的一些基本思想後，我們應該如何根據這一思想去設計實現GAN呢？
首先，我們有兩個網絡模型，生成網絡與判別網絡，這兩個網絡是相對獨立的，我們要找到的，是如何實現這個博弈的過程，也就是如何對模型進行訓練。我們採用的大方法叫做單獨交替迭代訓練。
單獨交替迭代訓練
1.首先，我們有一個簡單的生成網絡模型（當然未訓練時效果很差），那麼我們給這個模型一個隨機的輸入，便會輸出得到一個假的樣本集，而真的樣本集我們本身就有，所以我們得到了真假數據集。
2.在得到真假數據集之後，我們開始對判別模型進行訓練，訓練過程就是一個有監督的二分類問題，即給定一個樣本，能判斷出其是真實存在的（真樣本），還是利用生成網絡生成的（假樣本）。
3.在完成判定模型的訓練之後，我們要提升生成模型的造假能力，我們將生成網絡與訓練好的判定網絡串接，我們的目標是生成可以迷惑判定模型的圖像，所以我們給生成網絡一個隨機輸入，損失函數是判定網絡的輸出是否爲真（是否達到迷惑的效果），根據損失函數，對生成網絡的參數進行更新，（注意：這裏判定網絡的參數是不改變的，因爲判定網絡是用來評價生成網絡的造假能力，計算損失的）
4.完成生成網絡的訓練之後，再次給定隨機輸入，得到新的假的數據集，將最新得到真假樣本輸入給判定網絡進行訓練，從而完成對判定網絡的再一次訓練。
5.不斷重複上述過程，直到滿足設計者設定的訓練次數。
GAN網絡的損失函數
在上篇文章中，我們對GAN網路進行了通俗的理解，這篇文章將進一步分析GAN網絡論文鼻祖Generative Adversarial Net中提到的損失函數，話不多說，直接上公式：
這個公式看似複雜，其實只要我們理解了GAN的博弈過程，就可以很清楚的瞭解這個公式的含義了，我們直到，GAN是單獨交替迭代訓練的，所以這個目標函數也是分別對判別器和生成器進行優化的，首先對判別器進行優化，表達形式如下：
其中D（X）表示對真實的樣本進行判別，這裏，我們希望它的判別結果越接近於1越好，所以損失函數爲log（D（x）)，而z是隨機的輸入，G(z)表示生成的樣本，對於生成的樣本，我們希望判別器的判別結果D（G（z））越接近於0越好，也就是讓總數值最大，所以總體表達形式如上所示。
在完成對判別模型的優化之後，便是對生成模型進行優化，在這裏，生成模型的優化很簡單，只需要讓判別的結果D（G(z)）接近於1就可以了，也就是讓總數值最小。