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2.2 双人损失函数：造假与鉴定的账本 GAN 的账本用二元交叉熵（BCE）记录：判别器的损失是真样本打分与 1 的 BCE 加假样本打分与 0 的 BCE；生成器的原始损失是 log(1-D(G(z)))，实践中改用非饱和形式 -log D(G(z))，以换取开局阶段可用的梯度。 本节把两本账逐笔核算，并用数值演算展示"饱和"到底卡在哪。 审讯室第二案：账本。2. 会员。《2.2 双人损失函数：造假与鉴定的账本》收录于灏天文库文集《生成对抗网络 (GAN) 原理与应用》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/496-%E7%94%9F%E6%88%90%E5%AF%B9%E6%8A%97%E7%BD%91%E7%BB%9C-gan-%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8

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