Commit 6f9024b

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`@@ -74,6 +74,8 @@ def get_noise(batch_size, n_noise):`
`74`	`74`	`D_real = discriminator(X)`
`75`	`75`
`76`	`76`	`# 논문에 따르면, GAN 모델의 최적화는 loss_G 와 loss_D 를 최대화 하는 것 입니다.`
	`77`	`+# 다만 loss_D와 loss_G는 서로 연관관계가 있기 때문에 두 개의 손실값이 항상 같이 증가하는 경향을 보이지는 않을 것 입니다.`
	`78`	`+# loss_D가 증가하려면 loss_G는 하락해야하고, loss_G가 증가하려면 loss_D는 하락해야하는 경쟁관계에 있기 때문입니다.`
`77`	`79`	`# 논문의 수식에 따른 다음 로직을 보면 loss_D 를 최대화하기 위해서는 D_gene 값을 최소화하게 됩니다.`
`78`	`80`	`# 판별기에 진짜 이미지를 넣었을 때에도 최대값을 : tf.log(D_real)`
`79`	`81`	`# 가짜 이미지를 넣었을 때에도 최대값을 : tf.log(1 - D_gene)`

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