生成对抗网络的训练目标函数

生成对抗网络（GAN）的训练目标函数包括两个部分：生成器的目标函数和判别器的目标函数。

生成器的目标函数是最小化生成器生成的样本与真实样本之间的差距，通常使用交叉熵损失函数。

判别器的目标函数是最大化正确分类真实样本的概率和正确分类生成器生成的样本的概率之和，也就是最大化判别器的分类准确率，通常使用二元交叉熵损失函数。

GAN的总目标函数是两个部分的加权和，通常使用对抗损失函数来平衡两个目标函数的权重。