传统方法中,如何衡量一个generator ?-- 用 generator 产生数据的 likelihood,越大越好. 但是 GAN 中的 generator 是隐式建模,所以只能从 P_G 中采样但没法根据 pdf 算 likelihood. 一个方法是把从 P_G 中采样得到的点当作是一个高斯分布的 mean,所有的 sample 都共享一样的 variance,然后就共同构成了 GMM 来估计 pdf ,然后就可以算 likelihood 了.困难是,要sample 几个点(要几个高斯)…