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随机噪声→生成器→MINIST图像。
训练方法
0 损失函数：gan的优化目标是一个对抗损失，是二分类问题，用BCELoss
1 判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0 loss=loss(real_out, 1)+loss(fake_out, 0) 2 生成器的…功能
随机噪声→生成器→MINIST图像。
训练方法
0 损失函数：gan的优化目标是一个对抗损失，是二分类问题，用BCELoss
1 判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0 loss=loss(real_out, 1)+loss(fake_out, 0) 2 生成器的训练，首先固定判别器参数不变，其次判别器应当将生成图像判别为1 loss = loss(fake_out, 1)
