生成对抗网络GAN代码

资 源 简 介

生成对抗网络GAN代码

详 情 说 明

生成对抗网络（GAN）是一种通过对抗训练生成数据的深度学习模型。这个基于Matlab的实现展示了如何使用特征匹配技术来训练生成器，并支持多类别数据生成（infoGAN变种）。

该项目的核心在于构建了一个双网络对抗框架：生成器负责从随机噪声生成数据，判别器则尝试区分真实数据与生成数据。特征匹配损失函数的引入（Feature_Match_Loss.m）改善了传统GAN训练不稳定的问题，通过强制生成器匹配真实数据的统计特征来实现更稳定的训练。

项目提供了两种网络架构：基础GAN（GDnet_3.m）和带类别信息的infoGAN（GDnet_info.m）。前者专注于单类数据生成，后者通过加入类别标签实现可控生成。训练脚本分为train和test两种，用户可分别用于模型训练和效果验证。

值得注意的是，项目作者特别提示了参数初始化可能存在的优化空间，这反映了GAN训练中对超参数敏感的特性。编译过程需要先配置matconvnet环境，体现了深度学习框架的依赖关系。可视化结果展示了生成样本的质量，这是评估GAN性能的重要依据。