對GAN的理解
1、網路是怎麼判斷兩幅影象相似的？
判別器D輸出值是一個概率值，其公式為：
，當D（x）的值越大，說明pg(x)越小，
判別器D的訓練目標可以看成是條件概率 P=（Y=y|x）的最大似然估計，當y=1時，說明x來自於pdata，當y=0時，說明x來自與pg（x）
則極大極小問題可以變形為：
理解篇：
隨機噪聲圖片通過生成網路生成合成影象，該影象其實就是一個數據分佈Pz()，通過該資料分佈，比較該資料分佈Pz()和真實資料分佈Pdata()之間的JS散度，來判斷真實資料與合成數據之間的相似性，得到一個概率值D(x)，該值越大就說明生成影象被判斷為真實影象的可能性越大，即網路訓練的越好。
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