生成器生成的图片主要是逐像素级别的相似，判别器则是判断全局的是否相同。
判别器的sigmoid激活函数后是介于0-1的数值，越小表示生成能力越差，不够相似。越大表示越真实。1即为原来的真实图片。
训练过程：
（1）先固定住生成器，训练判别器。最大化损失函数。即是真实图片判别为1，生成的图片判别为0。
（2）固定判别器，训练生成器。
在此过程中不断交替，生成器则越来越好，生成的越来越真实。判别器的能力也逐渐提升，直到达到平衡，或者说是不能判别生成的图片为假的了。
若是单单训练生成器，遗失了什么？
只有局部性，没有全局性。
判别器的作用：
生成器和判别器的优缺点：
用生成器去解那个arg(maxD(x))
