16 dlsys GAN
和有监督的分类工作不同，生成任务的目标更不明确。难以评价生成结果的好坏。
Oracle discriminator
假设我们有一个先知判别器oracle discriminator可以分辨我们生成的内容是真还是假。
D(x) 表示判别数据为真的概率。
我们想让生产成的结果足够真实，所以要 fool Oracle discriminator：
但是实际上我们并没有一个先知判别器，我们需要训练一个判别器可以区分真实数据和假数据
在每一步迭代中，要分别更新判别器和生成器
DCGAN :Deep convolutional generative adversarial networks
CycleGAN: 图像之间的相互转换
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