跪求解释 跪求 跪求

好像这一段被我跳过了= =LZ好认真，惭愧。。

原来我邮也有在搞gan的... 因为刚开始接触gan所以想要弄明白 这段好像和凸优化有关 【 在 pzhfreeze (【意涵团】单车) 的大作中提到: 】 : 好像这一段被我跳过了= =LZ好认真，惭愧。。

大家都会去找一些paper来看啦 【 在 labyrinth 的大作中提到: 】 : 原来我邮也有在搞gan的... : 因为刚开始接触gan所以想要弄明白 : 这段好像和凸优化有关

这样子 因为我刚去了中科院某国重 我们组里在搞这个 所以研究的比较痛苦 想找人交流 【 在 pzhfreeze (【意涵团】单车) 的大作中提到: 】 : 大家都会去找一些paper来看啦

如上述标准考虑V(G,D)=U(pg,D)为关于pg的函数。注意到U(pg,D)为pg的凸函数。该凸函数上确界的次导数？包括达到最大值处的该函数的导数。换句话说，如果f(x)=supα∈Afα(x)，且对每个α，fα(x)关于x是凸的，那么如果β=argsupα∈Afα(x)，则?fβ(x)∈?f。等价于给定对应的G和最优判别D，梯度下降更新pg。在定理 1 中证明supDU(pg,D)关于pg是凸的且有唯一的全局最优解，因此，pg更新足够小时，pg收敛到px。 大概就是这个意思吧，我也没看懂，说实话我连上边的proposition1的证明都没看明白。。。

我昨晚看懂了2 谢谢解释了 2主要是用了凸优化的理论 建议去着重看下 次梯度和上确界相关知识 图书馆有本凸优化的应用什么的书 讲得挺明白 1主要是用了kl距离 和jsd你可以看看相关的 我知道信息论里有这些 祝好～ 【 在 crelyy (cre) 的大作中提到: 】 : 如上述标准考虑V(G,D)=U(pg,D)为关于pg的函数。注意到U(pg,D)为pg的凸函数。该凸函数上确界的次导数？包括达到最大值处的该函数的导数。换句话说... : 大概就是这个意思吧，我也没看懂，说实话我连上边的proposition1的证明都没看明白。。。