關於GAN的基礎學習-第一週

①GAN的基礎學習： 原理：generator（簡稱G）與discriminator（簡稱D）的博弈，如input爲noise，output爲fake image。G儘量讓生成的fake image被D判爲真，D卻又儘量讓自己不判斷錯誤，兩者相互競爭並學習。最終目的，讓G生成的fake image的分佈與real image的distribution保持一致。 loss公式的計算： 注：D(x)表

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