对抗式生成网络和之前的生成模型最大的创新就在于，用一个判别式神经网络来描述生成的概率分布和真实数据概率分布之间的差别。也就是说，我们用一个判别式模型 D 辅助构造优化目标函数，来训练一个生成式模型 G。G和D在训练时是处在相互对抗的角色下，G的目标是尽量生成和真实数据看起来相似的伪数据，从而使得D无法分别数据的真伪；而D的目标是能尽量分别出哪些是真实数据，哪些是G生成的伪数据。两者在竞争的条件下，能够相互提高各自的能力，最后收敛到一个均衡点：生成器生成的数据分布和真实数据分布完全一样，而判别器完全无法区分数据的真伪。
对抗式生成网络和之前的生成模型最大的创新就在于，用一个判别式神经网络来描述生成的概率分布和真实数据概率分布之间的差别。也就是说，我们用一个判别式模型 D 辅助构造优化目标函数，来训练一个生成式模型 G。G和D在训练时是处在相互对抗的角色下，G的目标是尽量生成和真实数据看起来相似的伪数据，从而使得D无法分别数据的真伪；而D的目标是能尽量分别出哪些是真实数据，哪些是G生成的伪数据。两者在竞争的条件下，能够相互提高各自的能力，最后收敛到一个均衡点：生成器生成的数据分布和真实数据分布完全一样，而判别器完全无法区分数据的真伪。
