在计算机视觉领域，卷积神经网络模型已成为主流模型，何恺明在2015年提出的深度残差网络ResNet把短路连接的概念引入CNN网络，进而训练更深的CNN模型，ResNet模型可以参数上两周的文章，我对比了ResNet与ResNet_V2的模型，发现ResNet_V2模型相对于ResNet模型收敛更快，精度达到的更高深度学习-第J2周：ResNet-50-V2算法_quant_day的博客-CSDN博

生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一种通过两个神经网络相互博弈的方式进行学习的生成模型。生成对抗网络能够在不使用标注数据的情况下来进行生成任务的学习。生成对抗网络由一个生成器和一个判别器组成。生成器从潜在空间随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别器的输入则为真实样本或生成器的输出，其目的是将生成器的输出从真实样本中尽可