动手学深度学习笔记8GAN

GAN:生成模型
模型本质：生成器试图生成一个数据分布，来骗过判别器。

判别器：是一个二分类的分类器，鉴别输入是真（来自于真实数据）和假（来自于生成器生成的数据）
也就是说，训练集应包含真实数据与生成器生成的数据
判别器损失函数：

生成器：从真实数据中学习一个数据分布，来拟合真实数据
生成器损失函数：

GANs总体来的优化问题：

总结：
1.GAN有两部分网络组成，生成器和判别器
2.生成器希望生成尽可能真的图片，来骗过判别器，即
3.判别器是希望从图片中分辨生成图片和真实图片，即