CycleGAN的风格交叉熵是多少

CycleGAN的风格交叉熵损失函数定义如下：

$$
\mathcal{L}_{GAN}(G, D_Y, X, Y) = \mathbb{E}_{y\sim p_{data}(y)}[\log D_Y(y)] + \mathbb{E}_{x\sim p_{data}(x)}[\log(1 - D_Y(G(x)))]
$$

其中 $G$ 是生成器，$D_Y$ 是判别器，$X$ 和 $Y$ 分别是两个域的数据。这个损失函数是由两部分组成的：第一部分是判别器 $D_Y$ 对真实样本 $y$ 的判别结果与标签 $1$ 的交叉熵损失；第二部分是判别器 $D_Y$ 对生成样本 $G(x)$ 的判别结果与标签 $0$ 的交叉熵损失。因为 CycleGAN 是一个无监督的学习任务，所以没有额外的标签信息。

需要注意的是，CycleGAN 最终的损失函数还包含了其他几部分，如循环一致性损失和恒等映射损失等。但是，这些损失函数与风格交叉熵并不直接相关。