生成对抗网络 (GAN) 损失函数详解

生成对抗网络 (GAN) 中的损失函数包括生成器损失函数和判别器损失函数。/n/n生成器损失函数通常使用交叉熵损失函数，其目标是使生成器产生的样本更接近于真实样本。具体来说，生成器的损失函数可以表示为:/n/n$L_G = -/log(D(G(z)))$ /n/n其中，$z$是生成器的输入噪声，$D$是判别器，$G(z)$是生成器的输出样本。/n/n判别器损失函数也通常使用交叉熵损失函数，其目标是判断样本是真实样本还是生成器产生的样本。具体来说，判别器的损失函数可以表示为:/n/n$L_D = -/log(D(x)) - /log(1 - D(G(z)))$ /n/n其中，$x$是真实样本，$D(x)$表示判别器对真实样本的判断结果，$1-D(G(z))$表示判别器对生成器产生的样本的判断结果。/n/n生成对抗网络的目标是最小化生成器和判别器的损失函数，同时使生成器产生的样本尽可能地接近于真实样本。因此，生成对抗网络的总损失函数可以表示为:/n/n$L_{GAN} = L_G + L_D$