2.4 GAN 的训练过程与优化目标

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2.4 GAN 的训练过程与优化目标 2.4 GAN 的训练过程与优化目标 GAN 的训练过程是一个博弈的过程，生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator) 相互对抗，最终达到纳什均衡。本节将详细介绍 GAN 的训练过程，以及生成器和判别器的优化目标，并结合数学公式进行解释。 2.4.1 GAN 的训练流程 GAN 的训练流程可以概括为以下几个步骤：初始化：初始化生成器 G 和判别器 D 的参数 θ G 和 θ D 。循环迭代：重复以下步骤，直到达到训练目标或达到最大迭代次数：判别器训练：从真实数据集中采样 m 个样本 {x (1) , x (2) , ..., x (m) }。