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GAN을 공부하다가 tutorial 코드에 netD(fake.detach())가 어떤 원리인 지 이해가 안 갔다. 의도야 설명에 나온대로 netG에 backpropagation이 안되도록, 즉 첫번째 스텝에서는 netD만 학습하려는 것이라는 건 알겠다. (code: pytorch gan tutorial) ## Train with all-fake batch # Generate batch of latent vectors noise = torch.randn(b_size, nz, 1, 1, device=device) # Generate fake image batch with G fake = netG(noise) label.fill_(fake_label) # Classify all fake batch with D..