LSGAN

《Least Squares Generative Adversarial Networks》 github Goodfellow在2014年發表了《Generative Adversarial Nets》後，生成對抗網絡就引起深度學習領域的關注。它通過一種雙人博弈的過程，迭代的優化生成器和判別器，最終到達納什均衡點。 在標準的GAN中，判別器 D D D的損失函數使用的是交叉熵，雖然最後可以生成

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