李巨集毅GAN學習(四)GAN的基本理論
需要用GAN來找到真實的資料分佈
在沒有GAN之前,使用的是極大似然估計找到
當我們在訓練一個判別器的時候就是評估從這兩個分佈取樣出來的資料的JS散度
由上圖可知,在訓練GAN的生成器時,如果一次更新太多,則可能會導致,min的物件變大,但是對於判別器應該一直訓練到底
訓練過程
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