生成對抗式網路GAN 的 loss
GAN同時要訓練一個生成網路(Generator)和一個判別網路(Discriminator),前者輸入一個noise變數
根據上述訓練過程的描述,我們可以定義一個損失函式:
其中
而優化目標則是:
不過需要注意的一點是,實際訓練過程中並不是直接在上述優化目標上對
訓練判別器即更新
然後梯度上升法更新
訓練生成器即更新
然後梯度下降法更新
可以看出,第一步內部有一個
GAN同時要訓練一個生成網路(Generator)和一個判別網路(Discriminator),前者輸入一個noise變數
根據上述訓練過程的描述,我們可以定義一個損失函式:
其中
而優化目標則是:
不過需要注意的一點是,實際訓練過程中並不是直接在上述優化目標上對
訓練判別器即更新
然後梯度上升法更新
訓練生成器即更新
然後梯度下降法更新
可以看出,第一步內部有一個