生成对抗网络（GAN）中的损失函数是构建有效生成模型的关键部分。以下是一些常见的GAN损失函数及其在中文社区中的讨论。
常见损失函数
交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）
- 交叉熵损失常用于衡量真实样本与生成样本之间的差异。
- 在GAN中，它可以用于衡量生成器生成的样本与真实样本的相似度。
Wasserstein距离（Wasserstein Distance）
- Wasserstein距离是衡量两个概率分布之间差异的一种方式。
- 在GAN中，使用Wasserstein距离可以减少模式崩塌（mode collapse）的问题。
L1损失（L1 Loss）
- L1损失也称为绝对误差，它是衡量两个数值之间差异的一种方法。
- 在GAN中，L1损失可以用于减少生成器生成的样本与真实样本之间的差异。
图像展示
中心位置插入一张GAN生成的图像示例：
相关链接
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总结
GAN的损失函数对于构建强大的生成模型至关重要。希望以上内容能帮助您更好地理解这些概念。