那些时候我对GAN非常感兴趣。
我使用以下结构为MNIST编写了一个： 发电机型号 鉴别器模型 Gen + Dis模型
生成器模型从随机分布生成批量图像。 Discrimator受过它和真实图像的训练。 然后Discriminator冻结在Gen + Dis模型和Generator训练。 （使用冷冻判别器，说明发电机是否良好）
现在，想象一下，我不想用随机分布为我的发生器提供图像。 （例如，升级或从平局生成真实图像）
我需要更改内容吗？ （除了会更复杂的转换模型） 我应该继续使用binary_crossentropy作为损失函数吗？
非常感谢你！