生成式对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，能够生成逼真的图像、音频和视频。在这些网络的训练过程中，一个称为“模式崩溃”（Mode Collapse） 的现象可能会发生，会严重影响生成数据的多样性和质量。模式崩溃指的是GAN生成器开始重复生成少数几种模式的样本，而忽略了更广泛数据分布的探索。限制了模型的创造性，也降低了其在实际应用中的有效性。本文将深入探讨模式崩溃的成因、影响以及当前研究中提出的解决方案。