GAN的优点

1、擅长无监督学习：在现实世界中，没有标签的数据多于有标签的数据。

2、在多种生成模型中，GAN可以生成最逼真的图像

3、GAN有强大的表达能力，可以在潜在空间（向量空间）中执行算数运算，并将其转换为对应特征空间内的运算，在潜在空间内，有一张戴眼镜男人的图片，减去神经网络中男人的向量，加上神经网络中女人的向量，最后会得到特征空间内有一张戴眼镜的女人的图像。