GAN与自动编码器：原理、应用与挑战
1. GAN达到平衡的条件
在训练生成对抗网络（GAN）时，我们常常会思考训练循环何时该停止，也就是如何判断GAN已训练充分，从而确定合适的训练迭代次数。对于普通的神经网络，我们通常有明确的目标和衡量标准。例如，训练分类器时，我们会测量训练集和验证集的分类误差，当验证误差开始变差时就停止训练，以避免过拟合。但在GAN中，生成器和判别器这两个网络的目标是相互竞争的，一个网络性能提升时，另一个网络的性能就会下降，那么该如何确定训练的停止点呢？
熟悉博弈论的人会发现，GAN的训练过程类似于零和博弈，即一方的收益等于另一方的损失。当一方的情况改善一定程度时，另一方的情况就会恶化相同程度。所有的零和博弈都存在纳什均衡，在这个点上，任何一方改变策略都无法改善自身的处境或收益。
当满足以下条件时，GAN达到纳什均衡：
- 生成器生成的假样本与训练数据集中的真实样本无法区分。
- 判别器最多只能随机猜测一个样本是真实的还是虚假的，即对每个样本判断为真实或虚假的概率均为50%。
纳什均衡以美国经济学家和数学家小约翰·福布斯·纳什命名，他的生平事迹被记录在传记《美丽心灵》中，并被改编成同名电影。
当生成器生成的每个假样本（x*）与训练数据集中的真实样本（x）完全无法区分时，判别器就没有任何依据来区分它们。由于判别器接收到的样本中一半是真实的，一半是虚假的，所以它最好的做法就是像抛硬币一样，以50%的概率将每个样本分类为真实或虚假。
此时，生成器也达到了一个无需进一步调整的状态。因为它生成的样本已经与真实样本无法区分，即使对将随机噪声向量（z）转换为假样本（x*）的过程进行微小的改变，
