model bias : 模型太过简单，不存在合适的参数来应该拟合所有数据判断是不是 model bias : 先使用一个比较小的网络，甚至是线性模型或者svm，来看看会得到什么样的loss。如果model的loss大于这些简单model的loss，这就是优化问题，不是model的问题。
GAN由生成器和判别器 (D) 组成，生成器 (G) 负责生成样本，判别器负责判断生成器生成的样本是否为真目
model bias : 模型太过简单，不存在合适的参数来应该拟合所有数据判断是不是 model bias : 先使用一个比较小的网络，甚至是线性模型或者svm，来看看会得到什么样的loss。如果model的loss大于这些简单model的loss，这就是优化问题，不是model的问题。
GAN由生成器和判别器 (D) 组成，生成器 (G) 负责生成样本，判别器负责判断生成器生成的样本是否为真目