入坑GAN，首先需要理由，GAN能做什么，为什么要学GAN。
GAN的初衷就是生成不存在于真实世界的数据，类似于使得 AI具有创造力或者想象力。应用场景如下：
AI作家，AI画家等需要创造力的AI体；
将模糊图变清晰(去雨，去雾，去抖动，去马赛克等)，这需要AI具有所谓的“想象力”，能脑补情节；
进行数据增强，根据已有数据生成更多新数据供以feed，可以减缓模型过拟合现象。
以上的场景都可以找到相应的paper。而且GAN的用处也远不止此，期待我们继续挖掘，是发论文的好方向哦
GAN的原理介绍
G是generator，生成器: 负责凭空捏造数据出来
D是discriminator，判别器: 负责判断数据是不是真数据
稍微解释以下上图，z是随机噪声(就是随机生成的一些数，也就是GAN生成图像的源头)。D通过真图和假图的数据(相当于天然label)，进行一个二分类神经网络训练(想各位必再熟悉不过了)。G根据一串随机数就可以捏造一个“假图像”出来，用这些假图去欺骗D，D负责辨别这是真图还是假图，会给出一个score。比如，G生成了一张图，在D这里得分很高，那证明G是很成功的；如果D能有效区分真假图，则G的效果还不太好，需要调整参数。GAN就是这么一个博弈的过程。
train：
GAN的训练在同一轮梯度反传的过程中可以细分为2步，先训练D在训练G；注意不是等所有的D训练好以后，才开始训练G，因为D的训练也需要上一轮梯度反传中G的输出值作为输入。
当训练D的时候，上一轮G产生的图片，和真实图片，直接拼接在一起，作为x。然后根据，按顺序摆放0和1，假图对应0，真图对应1。然后就可以通过，x输入生成一个score（从0到1之间的数），通过score和y组成的损失函数，就可以进行梯度反传了。（我在图片上举的例子是batch = 1，len(y)=2*batch，训练时通常可以取较大的batch）
当训练G的时候， 需要把G和D当作一个整体，我在这里取名叫做’D_on_G’。这个整体(下面简称DG系统)的输出仍然是score。输入一组随机向量，就可以在G生成一张图，通过D对生成的这张图进行打分，这就是DG系统的前向过程。score=1就是DG系统需要优化的目标，score和y=1之间的差异可以组成损失函数，然后可以反向传播梯度。注意，这里的D的参数是不可训练的。这样就能保证G的训练是符合D的打分标准的。这就好比：如果你参加考试，你别指望能改变老师的评分标准
