信息量-logP、信息熵求期望-ElogP、交叉熵=KL散度=相對熵

學習參考https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/99439576 一般情況是D(G)=0.5導致D_loss=-log0.5-log0.5.但是D目的是D(G)=0,進一步D_loss變大=0（分析D（art）=1，D（gan）=0，所以log(D(art)=1)=0, log(1-D(G))=log(1)=0,。。。） 交叉熵loss（二

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