Gan 生成对抗网络
生成对抗网络 Generative Adversarial Net 分为两个网络 1.生成（噪音数据->图像）。2.判别（图像->真假概率）。 两个网络的训练过程为交替训练。 1.初始化生成网络参数，输入为一组噪音，输出为一个伪造图像。 2.伪造图像（label为0)和真实图像（label为1)作为判别网络的输入数据来训练。【完成判别网络训练】 3.（接步骤1)将伪造图像（添加label为1）作为
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