強化學習在生成對抗網絡文本生成中扮演的角色（Role of RL in Text Generation by GAN）（下）...
5. 一些細節 + 一些延伸 上文所述的，只是 RL + GAN 進行文本生成的基本原理，大家知道，GAN在實際運行過程中任然存在諸多不確定因素，爲了儘可能優化 GAN 文本生成的效果，而後發掘更多GAN在NLP領域的潛力，還有一些值得一提的細節。 5.1. Reward Baseline：獎勵值上的 Bias 在4.2節中提到，我們採用鑑別器D給予生成樣本 的概率得分（ 屬於真實樣本的概率）
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