If a generator maps all z’s from the sampler to a single x^ that can fool the discriminator, then the generator will produce only that x^. Eventually, the discriminator will learn to detect specifically this fake input. As a result, the generator simply finds the next most plausible x^ and the cycle continues. Consequently, the discriminator gets trapped in local minima while cycling through fake x^’s. A possible solution to this issue is to enforce some penalty to the generator for always giving the same output given different inputs.
Si un générateur fait correspondre tous les z de l’échantillonneur à un seul x^ qui peut tromper le discriminateur, alors le générateur produira seulement ce x^. Finalement, le discriminateur apprendra à détecter spécifiquement cette fausse entrée. En conséquence, le générateur trouve simplement le x^ suivant le plus plausible et le cycle continue. Par conséquent, le discriminateur se retrouve piégé dans les minima locaux pendant qu’il passe en revue les faux x^. Une solution possible à ce problème est d’imposer une pénalité au générateur pour avoir toujours donné la même sortie avec des entrées différentes.