As the generator improves with training, the discriminator performance gets worse because the discriminator can no longer easily tell the difference between real and fake data. If the generator is perfect, then the manifold of the real and fake data will lie on top of each other and the discriminator will create many misclassifications.
Au fur et à mesure que le générateur s’améliore avec l’entraînement, les performances du discriminateur se détériorent car celui-ci ne peut plus faire facilement la différence entre les données réelles et les fausses. Si le générateur est parfait, les données réelles et fausses se superposeront et le discriminateur créera de nombreuses erreurs de classification.