ICCV 2017:训练GAN的16个技巧

# 1：规范化输入 将输入图像规范化为-1到1之间 生成器最后一层的输出使用tanh函数（或其他bounds normalization） #2：修改损失函数（经典GAN） 在GAN论文里人们通常用 min (log 1-D) 这个损失函数来优化G，但在实际训练的时候可以用max log D        -因为第一个公式早期有梯度消失的问题         - Goodfellow et. al

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