生成对抗网络中交叉熵损失函数的优点

生成对抗网络中的交叉熵损失函数主要用于判别器的训练，并且具有以下优点：

1. 简单易实现：交叉熵损失函数是一种简单易实现的损失函数，可以很容易地被编写成代码并在神经网络中使用。

2. 训练过程相对稳定：使用交叉熵损失函数进行训练时，模型的收敛速度相对较快，训练过程比较稳定，而且不容易出现梯度消失的问题。

3. 对于分类问题效果较好：交叉熵损失函数在分类问题中效果较好，尤其是对于多分类问题。

综上所述，交叉熵损失函数在生成对抗网络中具有简单易实现、训练过程相对稳定、对于分类问题效果较好等优点。