深度学习图像修复中ad loss是什么

AD Loss是深度学习图像修复中的一个损失函数，全称为Adversarial loss（对抗损失）。它通常与传统的像素误差损失（如MSE、L1 loss等）一起用于训练生成对抗网络（GAN）。

AD Loss的作用是帮助生成器（Generator）生成更加真实的图像。它通过引入判别器（Discriminator）来评估生成器所生成的图像与真实图像之间的差异。具体来说，判别器会将生成器生成的图像和真实图像进行比较，给出一个概率值，表示生成器生成的图像是否与真实图像相似。生成器的目标是通过不断调整参数，使得生成的图像能够欺骗判别器，即让判别器无法区分生成的图像和真实图像，从而生成更加真实的图像。

因此，AD Loss可以使生成器生成更加逼真的图像，但同时也增加了训练的难度和计算量。