如何理解：
1.x是真实数据，D1（x）为1，log1=0，D2（G）是假数据，等于0，log1还是0，所以优化的目标是使得判别模型损失原来越小
2.生成模型，要努力造假，使得D2（G）努力接近1，即最小化损失函数。
https://blog.csdn.net/liushao123456789/article/details/78985199
如何理解：
1.x是真实数据，D1（x）为1，log1=0，D2（G）是假数据，等于0，log1还是0，所以优化的目标是使得判别模型损失原来越小
2.生成模型，要努力造假，使得D2（G）努力接近1，即最小化损失函数。
https://blog.csdn.net/liushao123456789/article/details/78985199
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本文标题：【gan】原理，损失函数
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/pbwpvftx.html
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