CNN 和 GAN 有什么区别？

CNN和GAN是两种不同的深度学习模型，区别如下：

CNN是一种卷积神经网络，由多个卷积层、池化层和全连接层组成，能够有效地处理图像和视觉数据。而GAN是一种生成对抗网络，它由两个神经网络组成，一个是生成器，另一个是判别器。生成器的目标是生成逼真的假数据，而判别器的任务是判断输入的数据是真实的还是由生成器生成的假数据。CNN通常用于图像和视觉任务的分类、检测、回归等任务，比如图像识别、人脸检测、物体追踪等，而GAN则主要用于生成合成数据或者虚假数据，以及一些非监督学习任务，比如数据生成、图像修复、去噪等。CNN主要应用于图像和视觉任务，而GAN则主要用于生成合成数据和虚假数据。