對於GANs原始論文的理解

  GAN要同時訓練一個生成網絡（Generator）和一個判別網絡（Discriminator）,前者輸入一個noise變量z，輸出一個僞圖片數據 G ( z ; θ g ) G\left ( z;\theta _{g} \right ) G(z;θg​)，後者輸入一真實圖片（real image）以及僞圖片（fake image）數據 x ，輸出一個表示該輸入是真實圖片或者僞造圖片的二分類置信

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