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1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数

GANLAB在线工具

可以主要用来鉴别真假

GAN基本结构

1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数_第1张图片1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数_第2张图片

先是原始的图像，然后经过扁平化处理，变为9*1的一维向量，接着给神经网络，有9个权重参数 

就是说图片的特征被分扁平化为一个一维向量，然后这个一维向量各个维度的特征按照各自权重参数给到神经网络进行处理，两个图片各自有一个一维向量，所以在录入时是9*2个参数设置

1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数_第3张图片

则识别效果越好

对于产生虚拟像素图

1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数_第4张图片1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数_第5张图片

1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数_第6张图片

越接近0

1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数_第7张图片 

 1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数_第8张图片

就是说识别器针对两种图片有两个损失函数，对于来自真实图片训练集中的图片，用的是概率越大损失越少的损失函数；对于假图片，即来自生成器的图片，用的是概率越大损失越大的损失函数

生成器的目的是骗过识别器，所以损失函数是用概率越大损失越少的损失函数

这里的概率统一指被识别成真图片的概率

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