LSGAN

《Least Squares Generative Adversarial Networks》 github Goodfellow在2014年发表了《Generative Adversarial Nets》后，生成对抗网络就引起深度学习领域的关注。它通过一种双人博弈的过程，迭代的优化生成器和判别器，最终到达纳什均衡点。 在标准的GAN中，判别器 D D D的损失函数使用的是交叉熵，虽然最后可以生成

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