对抗损失（GAN）【生成器+判断器】

这个是啥呢，搞图片生成用的。

我搜了下，把整体流程记录下，过程中会用到GAN

1. 准备数据集（真实图像素材）        
   1. 目标生成人脸的，你像游戏注册时选一个脸。捏脸。那么准备真实人脸图片
   2. 老规矩，缩放裁剪清洗，归一化
2. 初始化2个网络
   1. 生成器G
   2. 判断器D
3. 开始对抗训练
   1. 每个训练单元包括
      1. step1:训练判别器D，从数据集取一批真实图像x_real，用生成器G生成一批假图像x_fake=G(z)，判别器目标是 D(x_real)->1，D(x_fake)->0。损失函数是【     Ld = -[logD(x_real)+log(1-D(G(z)))]】
      2. step2:训练生成器G,损失函数【 Lg=-logD(G(z))】
4. 重复训练多个epoch  最终G能生成非常真实的图像

所以看出来这个损失函数用法，话说ai生图原理倒也不难嘛