GAN和VAEs关于KL散度的比较
Gan的优化目标是达到纳什均衡（为了使损失函数达到最优，生成器与判别器均不会单独改变而是互相对抗），从而尽可能准确的恢复P(data), variational autoEncoder方法通常能够获得很好的似然，但生成低质量的样本。GAN能生成更好的样本，但跟FVBNs,VAEs比起来,更难优化。 GAN能生成更真实的样本是因为GAN最小化Jensen-Shannon divergence， 而V
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