1.https://www.leiphone.com/news/201706/ty7H504cn7l6EVLd.html

我的理解:一开始,G网络利用一组随机噪声生成一堆合成的垃圾照片,交给D网络判断,D早就看过真实的棒棒的图片,因而一下子就判断出这些是垃圾照片,G很生气,但是D很好心,他希望G不要气馁,给了G一个loss函数,希望G可以提升自己的本领。G根据D给他的loss函数,开始优化自己,然后又生成一堆新的垃圾图片给D看,又被D给看出来是垃圾图片了,但是D夸G这次比上次有进步了,所以D给了G一个比上次更大的loss函数作为奖励,让G可以更有依据提升自己,循环往复,G变得越来越强,直到D分辨不出到底是垃圾图片还是真实图片了。

loss函数:

优化D:

x是原始高清图像,G(Z)是生成器根据一系列噪声生成的假样本,max(D)第一项的意思是使得判别器函数D(x)越大(接近1)越好,D(G(Z))越小(接近0)越好。即判别器对真实样本的判断结果接近1,对假样本判断的结果接近0。------判断能力杠杠的优化G:(G的目的就是想让生成器判别不出来自己造的假样本)也即是希望判别器函数D(G(Z))越大(接近1)越好

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