喧哗上等

生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）是由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的一种深度学习模型。它采用对抗思想，通过两个网络的博弈

GAN 架构 GANs（生成对抗网络）是一种机器学习模型，它学习如何从特定的分布中生成实例（例如，人脸图像）。它实际上包含两个神经网络：一个生成器（generator）和一个判别器。

有很多资料解释了SSIM背后的理论，但很少有资源深入研究细节，本文就是试图填补这一空白的谦虚尝试。最近，在实现一篇深度估计论文时，我遇到了术语结构相似性指数(SSIM) 。