我正在尝试构建一个简单的 mnist GAN,不用多说,它没有用。我已经搜索了很多并修复了我的大部分代码。虽然我不能真正理解损失函数是如何工作的。
这就是我所做的:
loss_d = -tf.reduce_mean(tf.log(discriminator(real_data))) # maximise
loss_g = -tf.reduce_mean(tf.log(discriminator(generator(noise_input), trainable = False))) # maxmize cuz d(g) instead of 1 - d(g)
loss = loss_d + loss_g
train_d = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss_d)
train_g = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss_g)
我得到 -0.0 作为我的损失值。你能解释一下如何处理 GAN 中的损失函数吗?