Discriminator Loss 정의 문제

[ujujeon]

Hello, I saw the code you uploaded :)

Rather, from the discriminator loss defined in model.py
When obtaining d_loss_real and d_loss_fake, d_logit_real and d_logit_fake, which are the results of linear
Is there a reason you used it?

As a result of experimenting with the code you uploaded
The discriminator loss does not change and keeps the value of 1.38629,
After calculating the loss with d_real and d_fake, the result of sigmoid, we can see that the loss decreases.

I can't figure out why.

Thank you!

---

안녕하세요, 올려주신 코드 잘 보았습니다 :)

다름이 아니라, model.py에 정의되어 있는 discriminator loss에서
d_loss_real과 d_loss_fake를 구할 때 linear를 거친 결과인 d_logit_real과 d_logit_fake를
사용하신 이유가 있을까요?

올려주신 코드 그대로 실험을 진행한 결과
discriminator loss가 변화하지 않고 계속 1.38629 값을 유지하여,
sigmoid를 거친 결과인 d_real과 d_fake로 loss를 계산하였더니 loss가 줄어드는 것을 확인할 수 있었습니다.

그 이유를 알 수 없어 문의 남깁니다.

감사합니다!