cycleGAN的整体架构+损失函数理解

另外，我们引入了两个判别函数：

用于区分{x} 与 {F(y)} 的 Dx
用于区分{y} 与 {G(x)} 的 Dy 。

我们的构建的模型包含两类组件(Our objective contains two types of terms)：

对抗损失(adversarial losses)，使生成的图片在分布上更接近于目标图片；
循环一致性损失(cycle consistency losses)，防止学习到的映射 G与F 相互矛盾。

CycleGAN算法笔记_AI之路-CSDN博客_cyclegan

结合下面的图来理解

、、

包含两个生成器和两个鉴别器

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