《表1 生成器网络层：基于条件梯度Wasserstein生成对抗网络的图像识别》

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《基于条件梯度Wasserstein生成对抗网络的图像识别》

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D的输入参数x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，如果为0，就代表不可能是真实的图片；类似D（x），D（G （z）） 代表判别器判断由生成器产生的生成图片G（z）是否为真实图片的概率；这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。在最理想的状态下，G可以生成足以“以假乱真”的图片G（z），对于D来说，它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的，此时D（G （z）） =0.5。GAN模型流程图如下: