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GAN由两个不同的网络组成,通常是两个卷积网络。一个生成器和一个识别器相互比较。生成器查看输入数据,试图生成新的可信图像,试图欺骗识别器。另一方面,鉴别器试图了解给定的图像是生成的还是原始的。当生成器在生成图像方面变得足够好,愚弄识别器时,它可以用来创建除输入数据中存在的其他可信示例。