GAN架构训练：下面三步训练循环是实现这一目标的一种方法

• 第１步－向鉴别器展示一个真实的数据样本，告诉它该样本的分类应该是1.0。再用损失来更新鉴别器。
• 第２步－向鉴别器显示一个生成器的输出，告诉它该样本的分类应该是0.0。只用损失来更新鉴别器。不要更新生成器。
• 第３步－向鉴别器显示一个生成器输出，告诉生成器结果应该是1.0。只用结果的损失来更新生成器，希望生成器能够成功骗过鉴别器。

这就是大多数GAN训练方案的核心。