在GAN的训练过程中，生成器的目标是最大化D_loss。当判别器无法准确识别出生成器生成的假数据时，G_l...
综上，GAN中损失函数相互影响。判别器准确鉴别时，D_loss减少，生成器需优化以提高伪造样本逼真度，增加G_loss；判别器难以区分时，D_loss增加，但不再直接驱动生成器改进。在评估GAN模型时，除了损失函数外，还需考虑生成图片质量、模型复杂度等指标，以确保任务成功完成。
判别器的损失应该逐渐变大；生成器的损失应该逐渐减少。各个网络损失值变化可通过GAN的标准损失函数看出。
D_loss 持续增加，G_loss 持续降低：这种情况下，生成器可能过于强大，判别器无法区分真实数据和生成数据...
3.在训练过程中出现了D学习比G好的现象，可能原因之一就是G的优化过程中出现了梯度消失，建议修改代码 ...