Изменения

ControlGAN управляет тем, продолжать ли обучение на данных или обучаться генерировать образцы c помощью параметра $E$, который сохраняет значение функции потерь классификации. <tex>\gamma_t</tex> $-$ параметр обучения, чтобы сохранить значение <tex>E</tex>, изменяющегося со временем <tex>t</tex>.

<tex>\gamma_t = \gamma_{t - 1} + r \{L_C(l, G(z,l;\delta_G)) - E \cdot L_C(l, x)\}</tex>