对抗生成网络GANP52-

1.对抗生成网络的重点：有原始的输入，按照需求，生成新的数据。
eg1:超分辨率重构(首先先告诉神经网络什么是低分辨率，什么是高分辨率，让计算机学习两者的联系。
eg2:警察抓小偷的时候，由于录像太过模糊，所以由模糊的数据生成清晰的数据。

2.对抗生成网络的组成

Random Vector:随机向量
Generator Network:生成网络
Training Set:训练集里面选取一些真的数据
判别器：把生成的判断为假，把生成的数据判别为真。
所以生成网络就是二分类网络。
（卷积网络h,w,c=3)
损失函数决定网络的走向。

3.损失函数的解释说明