The reason why this type of model is called generative adversarial network is because we have two objective functions that are incompatible with each other and we need to minimize them simultaneously. It’s not a gradient descent problem because the goal is to find a Nash equilibrium between these two functions and gradient descent is not capable of this by default.
La raison pour laquelle ce type de modèle est appelé réseaux génératifs antagonistes est que nous avons deux fonctions objectives qui sont incompatibles l’une avec l’autre et que nous devons les minimiser simultanément. Ce n’est pas un problème de descente de gradient car le but est de trouver un équilibre de Nash entre ces deux fonctions or la descente de gradient n’en est pas capable par défaut.