從散度(divergence)角度理解GAN

GAN和散度(divergence)的聯繫 根據之前的定義(可以參考之前的文章：GAN（對抗生成網絡）的數學原理及基本算法)，discriminator採用最大似然的方法評估生成和原樣本的差異性的本質是衡量兩者的JS散度： V = − 2 l o g 2 + 2 J S D ( P d a t a ∣ ∣ P G ) V = -2log2 + 2JSD(P_{data}||P_G) V=−2log

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