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解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数

使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GAN）是一种深度敏感词模型，用于生成具有高度逼真度的新数据，如图像、音频、文本等。GAN是由IanGoodfellow等人在2014年提出的，其核心思想是通过两个神经网络，即生成器和判别器，相互竞争和协作来实现数据生成的目的。GAN的基本框架和训练过程如下图所示：

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