对抗模型

对抗模型是一种深度学习技术，通过在两个神经网络之间进行竞争来提高模型的性能。这种模型通常包括一个生成器和一个判别器。生成器的任务是生成尽可能真实的数据，而判别器的任务是区分生成的数据和真实的数据。这两个网络相互对抗，不断优化自己的性能。对抗模型在许多领域都有应用，如图像生成、文本生成、语音识别等。它们能够生成高质量的数据，并且可以用于训练其他机器学习模型。总之，对抗模型是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解和利用数据。