LSGAN

1.LSGANs（最小二乘GAN）

转自：https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/97302883

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25768099

LSGANs是用来解决原始GAN的两个缺陷：生成的图片质量不高以及训练过程不稳定。

上图中左边是生成器，右边是判别器，LSE损失替换了普通GAN的BCE损失。

那么最终的生成损失：

            # Train the discriminator
            d_loss_real = self.discriminator.train_on_batch(imgs, valid)
            d_loss_fake = self.discriminator.train_on_batch(gen_imgs, fake)
            d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)    

判别损失计算：

D不再是原始GAN的最大化目标函数，而是最小化：