面試官：原生GAN都沒復現(xiàn)過，自己走還是我送你？
在近20年，GAN可以算是深度學習中最酷的想法。
而GAN的應用落地也已經非常廣泛，包括圖像生成（超分辨率）、語義分割、文字生成、數據增強、信息檢索/排序、聊天機器人等，還有近期席卷B站的AI視頻換臉技術，因此GAN成為了更多準研究生的研究方向。
那原生GAN是Ian Goodfellow 發(fā)表的第一篇提出 GAN 的論文，是任何開始研究學習 GAN 都應該閱讀學習的一篇論文。
它提出了 GAN 模型框架，討論了非飽和的損失函數，然后對于最佳判別器(optimal discriminator)給出其導數，并進行證明；最后是在 Mnist、TFD、CIFAR-10 數據集上進行了實驗。
學完這GAN開山之作，那之后GAN系列的論文，你也可以快速理解和掌握了。
雖然網上有很多講解原生GAN的文章和視頻，及復現(xiàn)講解。但自己復現(xiàn)總是會碰到很多的問題，如果跟隨資深的GAN領域算法工程師，手把手教你一起復現(xiàn)，可以事半功倍。
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Step1：系統(tǒng)了解 GAN技術演化路徑及發(fā)展歷史
Step2：精講GAN專題開山之作?—原生GAN
1套系統(tǒng)的方法論：2步走教你啃透FCN
Step1：深挖研究背景?
提綱摯領，從4大維度介紹論文，深入講解論文發(fā)表的研究背景、成果及意義，介紹論文中取得的核心成果，對比解決同一問題，已有解決方法和論文中提出的新的解決方法的優(yōu)缺點，熟悉論文的整體思路和框架，建立對本篇論文的一個概貌性認識。
Step2：死磕算法模型
老師會重點講解論文中的模型原理，深入拆解模型結構，對關鍵公式逐步推導，讓你了解算法每一個因子是如何對結果產生影響的，掌握實驗手段及結果，老師會幫你拎出論文中的關鍵點、創(chuàng)新點和啟發(fā)點，節(jié)約你自己摸索的時間。
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