生成對抗網路 （GAN） 使用示例
影象合成：從給定的資料分布（例如人臉、風景或動物）生成新的逼真影象。
文字到影象合成：從文字描述（例如場景描述、物件描述或屬性）生成影象。
影象到影象轉換：將影象從乙個域轉換為另乙個域，例如將灰度影象轉換為彩色、更改場景的季節或將草圖轉換為一流的逼真影象。
異常檢測：識別資料中的異常或異常值，例如檢測金融交易中的欺詐、檢測網路入侵或識別醫學成像中的醫療狀況。
資料擴充：增加資料集的大小和多樣性，以訓練深度學習模型，例如計算機視覺、語音識別或自然語言處理。
合成：從給定的資料分布（例如人類動作序列、動物行為或動畫序列）生成新的逼真序列。
合成：從給定的資料分布（例如流派、風格或樂器）生成新的原創作品。
3D模型合成：從給定的資料分布（如物件、場景或形狀）生成新的逼真 3D 模型。
生成對抗網路 （GAN） 最常用於從給定影象資料集生成影象，但除此之外，GAN 現在還用於各種應用。 這是一種神經網路，它有乙個鑑別器塊和乙個生成器塊，它們協同工作，除了對樣本類進行分類或**之外，還能夠生成新的樣本。
一些新發現的 GAN 用例包括：
安全性：人工智慧已被證明是許多行業的福音，但它也面臨著網路威脅的問題。 事實證明，GAN 在應對對抗性攻擊方面有很大幫助。 對抗性攻擊使用各種技術來欺騙深度學習架構。 通過建立虛假示例並訓練模型來識別它們，我們可以對抗這些攻擊。
使用 GAN 生成資料：資料是任何深度學習演算法最重要的關鍵。 一般來說，資料越多，任何深度學習演算法的效能就越好。 但是，在許多情況下，例如執行狀況診斷，資料量是有限的，在這種情況下，需要生成高質量的資料。 正在使用哪些 GAN。
私隱保護：在許多情況下，我們的資料需要保密。 這在國防和軍事應用中特別有用。 我們有許多資料加密方案，但每種方案都有自己的侷限性，在這種情況下，GAN可能很有用。 最近，在 2016 年，谷歌開闢了一條使用 GAN 競爭框架解決加密問題的新研究路徑，其中兩個網路必須在建立和破解方面競爭。
資料操作：我們可以使用 GAN 進行偽樣式傳輸，即修改主題的一部分，而無需進行完整的樣式傳輸。 例如，在許多應用中，我們希望為影象新增微笑，或者只在影象的眼睛部分工作。 這也可以擴充套件到其他領域，如自然語言處理、語音處理等。 例如，我們可以在不修改整個段落的情況下處理段落中的一些選定單詞。
生成對抗網路 （GANs使用：優勢：
影象合成：GAN 可以生成高質量、逼真的影象，可用於各種應用，例如娛樂、藝術或營銷。
文字到影象合成：GAN可以從文字描述中生成影象，這對於生成插圖、動畫或虛擬環境非常有用。
影象到影象的轉換：GANS 可以將影象從乙個域轉換為另乙個域，可用於著色、樣式轉換或資料增強。
異常檢測：GAN 可以識別資料中的異常或異常值，這對於檢測欺詐、網路入侵或醫療狀況非常有用。
資料增強：GAN 可以增加用於訓練深度學習模型的資料集的大小和多樣性，從而提高其效能、魯棒性或泛化性。
合成：Gans 可以生成高質量、逼真的序列，可用於動畫、電影或遊戲。
合成：GAN可以生成新的原創作品，可用於創作、表演或娛樂。
3D 模型合成：GAN 可以生成高質量、逼真的 3D 模型，可用於建築、設計或工程。
生成對抗網路 （GANs使用：缺點：
訓練難度：GAN可能難以訓練，需要大量的計算資源，這對某些應用程式來說可能是乙個障礙。
過擬合：GAN可能會過擬合訓練資料，導致合成資料與訓練資料過於相似，缺乏多樣性。
偏見和公平性：GAN可以反映訓練資料中的偏見和不公平性，從而導致歧視性或有偏見的合成資料。
可解釋性和問責制：GAN可能是不透明的，難以解釋或解釋，因此很難確保其應用程式的問責制、透明度或公平性。
質量控制：如果生成器和鑑別器沒有得到適當的培訓，GAN可能會產生不切實際或不相關的合成資料，這可能會影響結果的質量。