GAN常用的损失函数有哪些

GAN（生成对抗网络）是一种用于生成样本数据的深度学习技术。GAN 的主要目标是训练一个生成器网络来生成与真实数据分布相似的样本。训练过程中需要使用损失函数来衡量生成器网络生成样本与真实样本之间的差异。下面是几种常用的 GAN 损失函数：

1. Binary Cross Entropy Loss：传统的 GAN 使用二元交叉熵损失函数作为判别器网络的损失函数，用于衡量生成器网络生成的样本与真实样本之间的差异。

2. Wasserstein Loss：WGAN（Wasserstein GAN）使用 Wasserstein 距离来衡量生成器网络生成的样本与真实样本之间的差异，避免了传统 GAN 中出现的模式崩溃和模式崩塌现象。

3. Hinge Loss：Hinge Loss 是一种用于分类问题的损失函数，但也可以用于 GAN 中的判别器网络的损失函数。与传统的二元交叉熵损失函数不同，Hinge Loss 可以产生更稳定的训练结果，并且可以避免梯度消失问题。

4. Least Squares Loss：LSGAN（Least Squares GAN）使用最小二乘损失函数作为判别器网络的损失函数，用于衡量生成器网络生成的样本与真实样本之间的差异。与传统的 GAN 相比，LSGAN 可以产生更加真实的样本，并且具有更高的稳定性。

以上是常用的几种 GAN 损失函数，不同的损失函数适用于不同的应用场景，需要根据具体问题和数据集选择合适的损失函数。