【gan】原理,损失函数

【gan】原理,损失函数
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如何理解:
1.x是真实数据,D1(x)为1,log1=0,D2(G)是假数据,等于0,log1还是0,所以优化的目标是使得判别模型损失原来越小
2.生成模型,要努力造假,使得D2(G)努力接近1,即最小化损失函数。




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