As the discriminator becomes more confident, D(x) gets closer to 1 and D(x^) gets closer to 0. This confidence moves the outputs of the cost network into flatter regions where the gradients become more saturated. These flatter regions provide small, vanishing gradients that hinder the generator network’s training. Thus, when training a GAN, you want to make sure that the cost gradually increases as you become more confident.
Au fur et à mesure que le discriminateur devient plus confiant, D(x) se rapproche de 1 et D(x^) se rapproche de 0. Cette confiance déplace les sorties du réseau coût vers des régions plus plates où les gradients sont plus saturés. Ces régions plus plates présentent de petits gradients qui disparaissent et qui entravent l’entraînement du réseau générateur. Ainsi, lorsque de l’entraînement d’un GAN, il faut nous assurer que le coût augmente progressivement à mesure que nous devenons plus confiant.