通过损失函数和梯度下降，不断调整神经网络中的各参数，实现CycleGAN想要达到的目的：完成两个域之间的风格转换，在风格转换的同时，又要确保图中物体的几何形状和空间关系不发生变化。

很好的问题！CycleGAN是一种用于图像风格转换的深度学习模型，它的目的是将一个域（如马）中的图像转换为另一个域（如斑马）中的图像，同时保留每个图像的几何形状和空间关系。CycleGAN的基本思想是通过两个生成器和两个判别器的交替训练，实现两个域之间的图像转换。其中，生成器用于将输入图像转换为目标域中的图像，判别器则用于判断输入图像是否来自目标域。损失函数的设计考虑了两个方面，一是生成器的输出应该和目标域的真实图像尽可能相似，二是生成器的输出应该经过反向转换后，能够恢复原始输入图像的信息。这样设计的损失函数可以保证转换后的图像既具有目标域的风格，又保留了原始图像的几何形状和空间关系。梯度下降则是通过不断调整神经网络中的各个参数，最小化损失函数，进而实现CycleGAN的目标。