Step 1 is to update the discriminator network. This is done in two parts. First, we feed the discriminator real data coming from dataloaders, compute the loss between the output and real_label, and then accumulate gradients with backpropagation. Second, we feed the discriminator data generated by the generator network using the fixed_noise, compute the loss between the output and fake_label, and then accumulate the gradient. Finally, we use the accumulated gradients to update the parameters for the discriminator network.
L’étape 1 consiste à mettre à jour le réseau discriminateur. Elle se fait en deux parties. Tout d’abord, on alimente le discriminateur en données réelles provenant des dataloaders, on calcule la perte entre la sortie et le real_label, puis on accumule des gradients avec la rétropropagation. Deuxièmement, nous alimentons le discriminateur en données générées par le réseau générateur en utilisant le fixed_noise, nous calculons la perte entre la sortie et le fake_label, et ensuite nous accumulons le gradient. Enfin, nous utilisons les gradients accumulés pour mettre à jour les paramètres du réseau discriminateur.