生成对抗网络GAN损失函数Loss的计算
2017-07-31 15:24
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损失函数的计算
辨别器对假数据的损失原理相同，最终达到的目标是对于所有的真实图片，输出为1；对于所有的假图片，输出为0。生成器的目标是愚弄辨别器蒙混过关，需要达到的目标是对于生成的图片，输出为1(正好和鉴别器相反).
d_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=d_logits_real,labels=tf.ones_like(d_logits_real) * (1 - smooth))) d_loss_fake = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=d_logits_fake,labels=tf.zeros_like(d_logits_real))) d_loss = d_loss_real + d_loss_fake g_loss = tf.reduce_mean( tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=d_logits_fake, labels=tf.ones_like(d_logits_fake))
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