gan神经网络的损失

gan神经网络的损失是通过计算生成器的损失来确定的。生成器的损失(g_loss)是使用损失函数(adverisal_loss)计算得出的，其中判别器(discriminator)被用来判断生成的图片(gen_imgs)与真实图片(real)之间的差异。生成器的损失通过反向传播(g_loss.backward())和优化器(optimizer_G.step())进行更新。在整个gan网络中，首先通过生成器(generator)生成图片，然后通过判别器(discriminator)进行评估。接下来，判别器被冻结，并且网络gan.train_on_batch()的训练阶段开始，其中使用假图片(noise)和标签(y2)来训练网络，目的是通过判别器的预测值接近1来降低损失函数，从而更新生成器的权重。如果生成器生成的图片足够真实，那么生成器的训练已经达到最优状态，权重不会大幅度更新。如果生成器生成的图片不够真实，判别器的预测值会接近0，此时生成器的损失函数较大，通过更新生成器的权重来降低损失函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [对抗生成网络（GAN）中的损失函数](https://blog.csdn.net/L888666Q/article/details/127793598)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [理解GAN对抗神经网络的损失函数和训练过程](https://blog.csdn.net/songbaiyao/article/details/106243739)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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