Loss da GAN

Cada rede tem um objetivo diferente — e oposto

Rede	Entrada real	Entrada falsa	Objetivo
Discriminador	→ 1 ✔	→ 0 ✔	Maximizar acurácia de classificação
Gerador	—	→ 1 (enganar D)	Minimizar detecção pelo D

Formulação minimax (Goodfellow et al.):

min_G max_D 𝔼[log D(x)] + 𝔼[log(1 − D(G(z)))]

D perfeito

D(real) = 1

Equilíbrio Nash

D(G(z)) = 0.5

G perfeito

D(G(z)) → 1