生成对抗网络（GAN）中提到的隐空间（latent space）指隐变量z的样本空间。“隐变量”可以理解成控制数据X生成的“幕后之手”。在统计机器学习中，隐变量生成式模型“生成”数据X的背后逻辑是，通过建模联合分布 pθ(z,X)，再从中采样得到 (z,X)对。具体操作是，为隐变量选择一个容易采样的分布，如高斯，再通过神经网络建模 pθ(X|z)，从而采样得到生成的数据。同时可以简单理解为：噪声z所在的空间https://www.zhihu.com/question/339870596
