本文是學習自李巨集毅深度學習教程的內容，之前學習過cgan，本文想做一些補充的內容，也算是完善下認識。
也是因為自己有強迫症。
1：網路結構稍加改變
之前認識的cgan的結構如下：
最後在d網路輸入的地方，只輸出乙個標量，這個標量既要代表是否是真實的，還要代表c和z是否是匹配的，這樣做的話呢，如果給乙個樣本輸入，最後給了個低分，我們就無法區分出到底是哪個原因導致的。
因此對d網路稍稍做了點改變就是為了使我們能區分出是哪個原因導致的，也就是輸出兩個標量，乙個代表是真實的？另乙個代表資料x和條件c是不是匹配的？
輸出是兩個標量，可以在基礎上稍加改進，增加乙個小網路結構
兩個標量的含義都是容易理解的，只不過分開做了表示，在結果解釋上就更加清晰明了，最後只會需要將這倆的損失和相加即可。
2：負樣本**
以前我們學的負樣本來自g的構造，期望d 把g構造的x判定為不是真實資料。
現在還有乙個負樣本（x,c）pair是來自真實資料來源本身，那就是真實的標籤tag和隨機取樣的真實x，也就是驢唇不對馬嘴，雖然d會覺得x是真實的，但是c和x不匹配，這也是不行的。所以這也是負樣本。
對於g來說，沒有變化，此處增加了一項負樣本的計算。
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