Comparação: AE vs GAN
| Aspecto | Autoencoder | GAN |
|---|---|---|
| Objetivo | Reconstruir a entrada | Enganar o discriminador |
| Arquitetura | Encoder + Decoder | Generator + Discriminator |
| Treino | Simples — minimiza loss de reconstrução | Adversarial — minimax, pode ser instável |
| Espaço latente | Explícito, pode ser explorado | Implícito (ruído → dado) |
| Qualidade da geração | Limitada, amostras podem ser borradas | Alta qualidade, amostras nítidas |
| Para quê | Compressão, denoising, representação | Síntese realista, data augmentation |