SWLAGAN的总体损失函数为：

SWAGAN (Structured Weight Aggregation for Generative Adversarial Networks) 是一种用于生成对抗网络（GANs）的训练技术，它旨在提高模型的稳定性和样本质量。SWAGAN 的总体损失函数通常包括两个主要部分：

1. **生成器损失**（Generator Loss）：这是 GAN 中常见的部分，它衡量的是生成器生成的假样本与真实数据之间的差异。最常用的生成器损失函数有 Wasserstein 距离（Wasserstein GAN，简称 WGAN）或者 Least Squares GAN（LS-GAN），其中 WGAN 采用 EMD（Earth Mover's Distance）计算距离，而 LS-GAN 则通过最小化均方误差来优化。

2. **判别器损失**（Discriminator Loss）：判别器的目标是区分真实的样本和生成的假样本，通常也使用二元交叉熵损失（Binary Cross Entropy Loss）。对于 WGAN，判别器的损失不再是标准的二分类任务，而是尝试最大化真实样本的真实度和生成样本的虚假度。

3. **正则化项**（Regularization Term）：SWAGAN 会添加一个基于权重分布的正则化项，即结构化的权重聚合（structured weight aggregation），这有助于约束模型的参数空间，防止过拟合，并提高泛化能力。

总之，SWAGAN 的损失函数综合了上述几种成分，目的是同时优化生成器和判别器的表现，并利用统计信息来指导模型的学习过程。