面试官：原生GAN都没复现过，自己走还是我送你？
在近20年，GAN可以算是深度学习中最酷的想法。
而GAN的应用落地也已经非常广泛，包括图像生成（超分辨率）、语义分割、文字生成、数据增强、信息检索/排序、聊天机器人等，还有近期席卷B站的AI视频换脸技术，因此GAN成为了更多准研究生的研究方向。
那原生GAN是Ian Goodfellow 发表的第一篇提出 GAN 的论文，是任何开始研究学习 GAN 都应该阅读学习的一篇论文。
它提出了 GAN 模型框架，讨论了非饱和的损失函数，然后对于最佳判别器(optimal discriminator)给出其导数，并进行证明；最后是在 Mnist、TFD、CIFAR-10 数据集上进行了实验。
学完这GAN开山之作，那之后GAN系列的论文，你也可以快速理解和掌握了。
虽然网上有很多讲解原生GAN的文章和视频，及复现讲解。但自己复现总是会碰到很多的问题，如果跟随资深的GAN领域算法工程师，手把手教你一起复现，可以事半功倍。
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Step1：系统了解 GAN技术演化路径及发展历史
Step2：精讲GAN专题开山之作 —原生GAN
1套系统的方法论：2步走教你啃透FCN
Step1：深挖研究背景
提纲挚领，从4大维度介绍论文，深入讲解论文发表的研究背景、成果及意义，介绍论文中取得的核心成果，对比解决同一问题，已有解决方法和论文中提出的新的解决方法的优缺点，熟悉论文的整体思路和框架，建立对本篇论文的一个概貌性认识。
Step2：死磕算法模型
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