1700540142
（13.7）
1700540143
1700540144
因此训练G的梯度为
1700540145
1700540146
1700540147
1700540148
1700540149
（13.8）
1700540150
1700540151
1700540152
1700540153
当D很容易认出模拟样本时，意味着认错模拟样本的概率几乎为零，即。假定，C为一个常量，则可推出
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1700540158
1700540159
1700540160
1700540161
（13.9）
1700540162
1700540163
故G获得的梯度基本为零，这说明D强大后对G的帮助反而微乎其微。
1700540164
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怎么办呢？解决方案是将变为，形式上有一个负号的差别，故让后者最大等效于让前者最小，二者在最优时解相同。我们看看更改后的目标函数有什么样的梯度：
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1700540169
1700540170
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（13.10）
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（13.11）
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即使趋于零，也不会消失，仍能给生成器提供有效的梯度。
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百面机器学习：算法工程师带你去面试 [:1700532247]
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百面机器学习：算法工程师带你去面试 02 WGAN：抓住低维的幽灵
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场景描述