生成对抗网络中的“对抗”是指：两个网络-生成器网络和辨别器网络，它们相互竞争。
博弈论：博弈论是应用数学的一个分支，博弈论可用于模拟理性主体之间的合作和冲突，每个主体可以从一组行为中选择自己的行为，而所做的选择决定了每个博弈者的明确得失。如果我们可以在GAN博弈中找到均衡点，我们可以将此均衡点作为核心特征。目前为止，我们看到的大部分机器学习模型均基于优化，我们设定一些模型参数，计算这些参数的误差函数，机器学习算法的目的是找到损失函数一个较低的值，通常实际上我们不会找到一个全局最小值，甚至局部最小值，我们会卡在一个地方，数值问题使它难以继续下降，但优化算法多少会找到一个代价非常低的点。而GAN不同，因为现在有两个博弈者-生成器和辨别器，每个都有自己的损失函数。。。。。。
用卷积转置，批归一化，Adam和交叉熵误差与标签平滑化结合的策略在实践中效果不错。
