This poses a problem for convergence of the GAN: the discriminator feedback gets less meaningful over time. If the GAN continues training past the point when the discriminator is giving completely random feedback, then the generator starts to train on junk feedback and its quality may collapse. [Refer to training convergence in GANs]
Cela pose un problème pour la convergence du GAN : le retour d’information du discriminateur devient moins significatif avec le temps. Si le GAN continue à s’entraîner au-delà du moment où le discriminateur donne un retour d’information complètement aléatoire, alors le générateur commence à s’entraîner sur le retour d’information indésirable et sa qualité peut s’effondrer (cf. la convergence de l’entraînement dans les GANs).