對GAN網路公式推導的一些理解
詳見https://blog.csdn.net/mr_tyting/article/details/79336802
這段公式表示,首先固定生成器,也就是G的網路引數,然後判別器D要使V的值儘可能大,也就是真實樣本和造假樣本的區別要儘可能大(故意找茬)。然後關於這個V函式的構造其實也挺好理解的,就是想讓輸入引數服從pdata(真實資料分佈)時和引數服從pg(造假資料分佈)得有一個相反的趨勢。最後生成的判別器網路引數,要使這個V儘可能大。
繼續推導:
其中
(因為最後公式推出來發現,max(v)描述了pdata和pg的jensen-shannon散度有關,即描繪了兩個量的差異程度)
也就是求下式:
我們:可以 user gradient descent 求 G∗:
總結:
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