GAN（敵対的生成ネットワーク）はジェネレータとディスクリミネータの二つのネットワークで構成されます．リアルなデータを作ろうとするジェネレータと，データが本物か偽物かを区別しようとするディスクリミネータがいたちごっこのように交互に学習することで，それぞれの性能は上がっていき，最終的にジェネレータは本物と区別が出来ないようなリアルなデータを作れるようになります． 特にこの二つのネットワークにCNNを用いたモデルをDCGANと呼び，極めてリアルな画像を生成可能で注目を集めています． （参考:G検定公式テキスト 第2版 第6章 6-2 P218-219) （参考：G検定公式テキスト 第1版 P179）