GAN网络(Generative Adversarial Nets)

最新推荐文章于 2025-10-17 21:12:05 发布
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本文深入讲解了生成对抗网络（GAN）中的损失函数实现原理及代码细节。通过tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits函数来定义判别器和生成器的损失，并解释了其背后的数学逻辑。
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1.思想

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2.算法

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3.loss函数的代码实现

# get loss for discriminator
d_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_real, labels=tf.ones_like(D_real)))
d_loss_fake = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_fake, labels=tf.zeros_like(D_fake)))
self.d_loss = d_loss_real + d_loss_fake

# get loss for generator
self.g_loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_fake, labels=tf.ones_like(D_fake)))

tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits的原理解释：
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生成对抗（GAN）网络学习汇总list: https://blog.youkuaiyun.com/yunyi4367/article/details/80489962

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