对于GANs原始论文的理解

  GAN要同时训练一个生成网络（Generator）和一个判别网络（Discriminator）,前者输入一个noise变量z，输出一个伪图片数据 G ( z ; θ g ) G\left ( z;\theta _{g} \right ) G(z;θg​)，后者输入一真实图片（real image）以及伪图片（fake image）数据 x ，输出一个表示该输入是真实图片或者伪造图片的二分类置信

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