原文：
而迴圈對抗生成網路可以看作兩個普通的gan分別首位相接，如圖所示。
看上去就是兩個原本的gan頭尾疊在一起了，但是注意，相比原圖，中間結果要求是服從另乙個域的假圖，而不是抽象的**。下面是別人的。
與原來的普通gan相比，損失函式由兩個變為了四個（容易理解）。
程式的工作流程變為：
從域a選擇一張input_a，通過gab變換為域b中的一張假gen_b，計算分類器discrimination_b的損失
將假通過gba變換迴域a，得到cyclic_a，計算它與input_a之間的損失
另一半網路，執行相同的步驟。
可以實現無配對的兩個集的訓練是cyclegan與pixel2pixel相比的乙個典型優點。但是我們仍然需要通過訓練建立這個對映來確保輸入影象和生成影象間存在有意義的關聯，即輸入輸出共享一些特徵。
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