gan网络损失函数_GAN的损失函数

理解生成对抗网络的关键在于理解GAN的损失函数

JS散度

GAN实际是通过对先验分布施加一个运算G, 来拟合一个新的分布

如果从传统的判别式网络的思路出发，只要选定合适的loss，就可以使生成分布和真实分布之间的距离尽可能逼近

KL散度经常用来衡量分布之间距离

但KL散度是不对称的。不对称意味着，对于同一个距离，观察方式不同，获取的loss也不同，那么整体loss下降的方向就会趋向于某个特定方向。这在GAN中非常容易造成模式崩塌，即生成数据的多样性不足

JS散度在KL散度的基础上进行了修正，保证了距离的对称性：

实际上，无论KL散度还是JS散度，在直接用作loss时，都是难以训练的：由于分布只能通过取样计算，这个loss在每次迭代时都几乎为零

GAN loss的推导

GAN的训练方法，能够巧妙的解决这个问题：

先训练D，再训练G，二者相互对抗，直到收敛

在原始的GAN中，提出的loss是：

当G固定且运算可逆时(实际上这一点一般不成立，但不影响了解GAN的思想)：

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