信息与电脑杂志

摘要：生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)作为深度学习领域的典型生成模型框架，凭借对抗训练机制在数据生成、特征学习等方面展现出独特优势。量化技术通过参数与激活值的离散化处理，成为解决GAN模型部署中“高资源消耗”问题的核心轻量化手段。梯度信息保留是保障GAN模型对抗训练收敛性与生成质量的关键前提，但量化过程的离散特性易引发梯度失真，其理论约束与优化逻辑尚未形成系统理论体系。文章基于量化技术的核心原理与GAN模型的梯度传播特性，从量化精度、量化粒度、对抗训练动态性三个维度界定梯度信息保留的理论边界，提出梯度敏感度适配、对抗协同优化、梯度补偿构建、量化范式选择四大优化路径。研究以量化技术理论与GAN模型相关研究为支撑，为量化技术在GAN中的合理应用提供理论指导，助力平衡模型轻量化需求与梯度传播稳定性的核心矛盾。

关键词： 量化技术;GAN模型;梯度信息保留;理论边界;优化路径;

专辑： 信息科技

专题： 自动化技术

分类号： TP18