GANでは、「Generator(生成者)」と「Discriminator(鑑別者)」という2つのネットワークシステムを使います。たとえば本物に近い画像の生成が目的であれば、Generatorは本物と同じような画像を次々と生成し、Discriminatorはその画像が本物か偽物かを見破ります。Generatorは自身が生成した画像がDiscriminatorに見破られないように生成精度を高めていき、反対にDiscriminatorはGeneratorが生成した画像を見破れるように鑑定精度を高めていき、お互いに学習を行う仕組みになっているとのこと。これを続けると、やがてGeneratorが生成する画像は本物との見分けが付かないレベルにまで成長します。