GAN: 原始损失函数详解
GAN的原始损失函数，咋一看是非常难以理解的，但仔细理解后就会发现其简洁性和丰富的含义。 损失函数定义： 一切损失计算都是在D（判别器）输出处产生的，而D的输出一般是fake/true的判断，所以整体上采用的是二进制交叉熵函数。 左边包含两部分minG和maxD ...
原文：GAN损失函数
https: zhuanlan.zhihu.com p ，讲的不错。 .损失函数 第一项主要是针对真实样本的，第二项是针对生成样本的损失。 判别器是尽可能地判别出是真实数据还是生成数据，我一直以为是尽可能判别不出呢。。。 .训练过程 可以看到是先确定G，优化D，确定了优化D之后，再优化G，然后循环进行上面的过程。 .GAN的缺点 https: zhuanlan.zhihu.com p 当固定Gen ...
2020-06-15 23:02 0 1058 推荐指数：
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