生成对抗网络是伊恩，古德费洛（Ian Goodfellow）在2014年提出的。他最早想要解决的问题是如何生成高质量的人工数据集以弥补真实数据的不足，跟“对抗”没有半点关系。当时，他遇到的难点是如何衡量生成的数据的质量。简单的办法是希望生成的数据与真实数据尽可能相似，也就是用L1范数或L2范数作为损失函数；又或者直接简单地在两个真实样本之间插值产生样本。但古德费洛又发现，这些方法的效果都不理想，于是就想到训练个神经网络来判别生成样本的好坏。他用一个生成器生成假样本，用另一个判别器去区分真假样本，这就是GAN的维形。在训练的过程中，生成器努力地欺骗判别器，而判别器努力地学习如何正确区分真假样本，这样，两者就形成了对抗的关系。至此，也就产生了生成对抗网络。随后，各种关于GAN的论文如雨后春笋般破土而出。
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