cyclegan损失函数类型

CycleGAN的损失函数包括四个部分：

1. 生成器损失函数（Generator loss）：包括对抗损失和循环一致性损失。

2. 判别器损失函数（Discriminator loss）：包括真实样本的判别器损失和生成样本的判别器损失。

3. 循环一致性损失函数（Cycle consistency loss）：通过计算输入图像和循环生成图像之间的L1距离来保证图像转换的一致性。

4. 识别损失函数（Identity loss）：保证同一域的图像转换前后的一致性，通过计算输入图像和其对应的生成图像之间的L1距离来实现。

其中，生成器和判别器的对抗损失函数与原始的GAN相同。循环一致性损失用于保证图像的一致性，防止出现不自然的图像转换结果。识别损失用于确保同一域的图像转换前后能够保持一致性。