The cost network would push good samples to 0 and bad sample to energy level m. Using the above C(y), there would exist a quadratic distance between the points on manifold, vy and points generated by the generator y^​. During the training, generator is updated to try to produce samples that would gradually have low energy as y guided by C. Once trained, the generator should produce samples near to data manifold.
Le réseau de coût pousse les bons échantillons à 0 et les mauvais échantillons au niveau d’énergie m. En utilisant la formule ci-dessus C(y), il existerait une distance quadratique entre les points de la variété vy et les points générés par le générateur y^​. Au cours de l’apprentissage, le générateur est mis à jour pour essayer de produire des échantillons qui auraient progressivement une énergie faible à mesure que y est guidé par C. Une fois entraîné, le générateur devrait produire des échantillons proches de la variété de données.