参考答案

根据上述训练过程的描述，我们可以定义一个损失函数：

其中xi,zi 分别是真实的图片数据以及noise变量。

而优化目标则是：

不过需要注意的一点是，实际训练过程中并不是直接在上述优化目标上对θd,θg计算梯度，而是分成几个步骤：训练判别器即更新θd：循环k次，每次准备一组real image数据x=x1,x2,⋯,xm和一组fake image数据z=z1,z2,⋯,zm，计算

然后梯度上升法更新；训练生成器即更新：准备一组fake image数据z=z1,z2,⋯,zm，计算