transformer序列长度大导致计算复杂度高
GAN
- 训练过程
第一阶段：固定「判别器D」，训练「生成器G」。使用一个性能不错的判别器，G不断生成"假数据"，然后给这个D去判断。开始时候，G还很弱，所以很容易被判别出来。但随着训练不断进行，G技能不断提升，最终骗过了D。这个时候，D基本属于"瞎猜"的状态，判断是否为假数据的概率为50%。
第二阶段：固定「生成器G」，训练「判别器D」。当通过了第一阶段，继续训练G就没有意义了。这时候我们固定G，然后开始训练D。通过不断训练，D提高了自己的鉴别能力，最终他可以准确判断出假数据。
重复第一阶段、第二阶段。通过不断的循环，「生成器G」和「判别器D」的能力都越来越强。最终我们得到了一个效果非常好的「生成器G」，就可以用它来生成数据。
CGAN
CGAN的核心思想在于将额外的条件信息引入到原始GAN的架构中，使得生成器和判别器在训练过程中同时考虑条件变量。