生成对抗网络（GANs）的构建与评估过程

        生成对抗网络（GANs）是一种广泛应用于图像编辑、音频合成、视频生成等领域的深度学习算法，其核心思想是将生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两种神经网络（即生成器（Generator）和判别器（Discriminator)，通过对抗学习（initative learning）进行训练，从而产生真实感较强的数据。其主要步骤是：
        1.对网络参数进行初始化：第一，对产生器及区分器子的网络参数进行随机初始化；
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        2.轮换式培训：在判别器的训练过程中，通过对不同类型的判别器的参数进行确定，并利用生成的虚假数据与实际数据进行训练，以最大程度地提高区分器对真实与虚假数据的鉴别能力。在构建过程中，通过对模型参数的确定和模型参数的调节，使模型能够更好地模拟出模型中的实际情况，从而使模型中的假样本很难被识别出来。
        3.反复迭代：上面提到的两个步骤相互交替，每个步骤都尝试着对各个任务进行优化，直至达到某个均衡。
        4.判定均衡状况：收敛性指数：从理论上讲，当产生的数据分布近似于实际数据的分布时，鉴别器不能很好地分辨出这两种情况，即损失函数趋于稳定或者在某个很小的区间波动。在实际应用中，通过监测生成函数与区分算子的损耗函数随着迭代次数的改变，可以判定其是否收敛。目视检查：通过对成品样本的质检，若成品外观更逼真，品种更丰富，且无明显的花型塌陷，即可作为终止检验的基础。
        对于一些定量的指标，例如：评分（IS), FID等，如果训练结果是令人满意的，或者没有显著变化，那么就表明培训是有效的。（IS值高，表明生成的图像不但具有显著的类别特征，而且生成的图像具有一定的类别；FID值越小，说明生成图像与真实图像的特征分布越接近。）预先设置迭代数目：在实际应用中，为防止过度拟合，或在多次迭代后仍无明显改善，或过早终止。
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