GAN对抗博弈——生成器与判别器对决

可视化生成器和判别器的对抗过程

min_G max_D E[log D(x)] + E[log(1-D(G(z)))]
G生成假数据, D区分真伪, 交替训练
训练轮次: 0
理想均衡: D输出0.5, G完美拟合数据分布