9个主流GAN损失函数的数学原理和Pytorch代码实现：从经典模型到现代变体

生成对抗网络(GANs)的训练效果很大程度上取决于其损失函数的选择。本研究首先介绍经典GAN损失函数的理论基础，随后使用PyTorch实现包括原始GAN、最小二乘GAN(LS-GAN)、Wasserstein GAN(WGAN)及带梯度惩罚的WGAN(WGAN-GP)在内的多种损失函数。
生成对抗网络(GANs)的工作原理堪比一场精妙的艺术创作过程——生成器(Generator)扮演创作者角色，不断生成作品；判别器(Discriminator)则如同严苛的评论家，持续提供改进建议。这种对抗学习机制促使两个网络在竞争中共同进步。判别器向生成器提供反馈的方式——即损失函数的设计——对整个网络的学习表现有着决定性影响。