GAN的学习是一个二人博弈问题，最终目标是达到纳什平衡。
原始GAN的目标优化函数如下：
目标是最小化G，最大化D：
对于D来说，先固定住G：
For D:
D最大话意味着：D要尽可能的识别真样本D(X)和假样本D(G(z)), 即将真样本识别为1，假样本识别为0，否则第一部分的公式将趋于负无穷，第二部分也将趋于负无穷：
For G:
因为第一项是没有用的(D部分)，所以等价于
=>
GAN的最优情况：
For D:
此处也解释了为什么当D的loss为0.5是认为是最优的D
For G：
G的目标就是生成和真实数据一样的分,故G的最优情况为：
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