生成对抗网络在图像识别领域的应用前景
2025-07-07
生成对抗网络（GANs）自2014年由Ian Goodfellow等人提出以来，迅速成为深度学习领域的重要研究方向之一。其核心思想是通过两个神经网络——生成器和判别器的相互博弈，不断优化模型性能，从而生成高质量的数据样本。虽然最初GANs主要用于图像生成任务，但随着技术的发展，它们在图像识别领域的应用也逐渐展现出广阔的前景。在传统的图像识别任务中，卷积神经网络（CNN）一直占据主导地位。然而，尽管
