表现好的ganloss

目前在 GAN（Generative Adversarial Network）模型中，常用的表现好的损失函数包括以下几种：

1. WGAN（Wasserstein GAN）：WGAN 是一种改进的 GAN 模型，使用 Wasserstein 距离来度量生成样本与真实样本之间的距离，从而避免了传统 GAN 中的模式崩溃和梯度消失等问题。WGAN 的损失函数是生成器和判别器的 Wasserstein 距离之差。

2. LSGAN（Least Squares GAN）：LSGAN 也是一种改进的 GAN 模型，使用均方误差来度量生成样本与真实样本之间的距离，从而能够生成更加逼真的样本。LSGAN 的损失函数是生成器和判别器的均方误差之和。

3. HINGE 损失函数：HINGE 损失函数是一种基于 SVM 的损失函数，可以让判别器更容易地区分真实样本和生成样本，从而提高训练稳定性和生成样本的质量。HINGE 损失函数的表达式是一个分段函数。

4. GAN-CLS：GAN-CLS 是一种基于分类任务的 GAN 模型，它使用分类任务的损失函数来替代传统的生成器和判别器的损失函数，从而能够生成更加多样化的样本。

5. BEGAN（Boundary Equilibrium GAN）：BEGAN 是一种基于均衡理论的 GAN 模型，它通过建立生成样本与真实样本的边界来平衡生成器和判别器，从而能够生成高质量的多样化样本。

总之，好的 GAN 损失函数应该具有稳定性、逼真度高、多样性、提高多样性、均衡性等特点，能够训练出高质量的生成模型。上述的这些损失函数都能够有效地提高 GAN 模型的表现。