stackercgan损失函数
CGAN (Conditional Generative Adversarial Network) 是一种生成对抗网络，它利用条件信息来控制生成器的输出。因此，它的损失函数由两部分组成：生成器损失和判别器损失。汉堡包的英语单词
汇众游戏生成器损失：
父亲节快乐英文生成器的目标是生成与条件接近的样本。因此，生成器的损失函数要增加判别器对生成的样本的概率，同时降低其与真实样本的差异。
生成器损失函数：
L_{G} = - \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} log D(G(z^{(i)},y^{(i)}))
其中，m 是生成的样本数量，z^{(i)} 是一个随机噪声向量，y^{(i)} 是条件信息，D 是判别器，log D(G(z^{(i)},y^{(i)})) 表示判别器将生成样本分类为真实样本的概率的对数。
学历
判别器损失：留学申请中介
supervisor判别器的目标是将生成的样本和真实样本分类开来。因此，判别器的损失函数要最小化它们之间的差异，并最大化用于生成器的误差信号。
泰坦尼克号英文名
判别器损失函数：
肖秀荣最后四套题
L_{D} = -\frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} [log D(y^{(i)}) + log(1 - D(G(z^{(i)},y^{(i)}))))]
其中，第一项表示判别器正确分类真实样本的概率的对数，第二项表示判别器正确分类生成的样本的概率的负对数。为了使其最大化，取其相反数。
综合损失函数：
生成器和判别器的损失可以合并为一个综合损失函数：
周迅大婚
L_{CGAN} = L_{G} + L_{D}
