自从扩散模型发布以来，GAN的关注度和论文是越来越少了，但是它们里面的一些思路还是值得我们了解和学习。所以本文我们来使用Pytorch 来实现SN-GAN

谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络，它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。谱归一化是一种权值归一化技术，它约束了鉴别器中每一层的谱范数。这有助于防止鉴别器变得过于强大，从而导致不稳定和糟糕的结果。

SN-GAN由Miyato等人(2018)在论文“生成对抗网络的谱归一化”中提出，作者证明了sn - gan在各种图像生成任务上比其他gan具有更好的性能。

源自：系统工程与电子技术

机器之心专栏

字节跳动-智能创作团队

来源：信息网络工程研究中心本文共1000字，建议阅读5分钟本文带你了解GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN。

GAN

一、算法思想

神经网络通常用来进行预测任务，比如给定一张图片预测所属类别，给定一组数据预测未来数值。能不能用其生成图片、文本或者语音。