GANs are examples of energy based models (EBMs). As such, the cost network is trained to produce low costs for inputs closer to the true data distribution denoted by the pink x in Fig. 2. Data from other distributions, like the blue x^ in Fig. 2, should have high cost. A mean squared error (MSE) loss is typically used to calculate the cost network’s performance. It is worth noting that the cost function outputs a positive scalar value within a specified range i.e.cost:Rn→R+∪0. This is unlike a classic discriminator which uses discrete classification for its outputs.
Les GANs sont des exemples de modèles à base d’énergie (EBMs). En tant que tel, le réseau coût est entraîné à produire des coûts faibles pour les entrées les plus proches de la distribution réelle des données, désignée par le x rose dans la figure 2. Les données provenant d’autres distributions, comme le x^ bleu de la figure 2, devraient avoir un coût élevé. Une perte d’erreur quadratique moyenne (MSE) est généralement utilisée pour calculer la performance du réseau de coût. Il convient de noter que la fonction de coût produit une valeur scalaire positive dans une plage spécifiée c’est-à-dire couˆt:Rn→R+∪0. Ceci est différent d’un discriminateur classique qui utilise une classification discrète pour ses sorties.