紅極一時的 GAN——讓兩個網路互相對抗，怎麼就生得出圖？｜政大蔡炎龍 生成式AI 第 3 堂
同一句「一個可愛的女孩」有無數種正確答案，硬把它當函數訓練，只會學到所有答案的平均。GAN 的解法是改訓練兩個網路：生成器 G 從隨機 latent 向量造圖，鑑別器 D 判真假，兩邊互相對抗。L03 從 2014 年的原始論文一路講到 WGAN、Progressive GAN、StyleGAN 的 512 維 latent 與 AdaIN，再到 Pix2Pix、CycleGAN；後半的附錄把 cross entropy 與 KL divergence 講成「驚訝指數」。第三週作業二選一：實際跑一個 GAN，或用自己的話解釋 CE 與 KL。