在训练 GAN 时，生成器$G$努力愚弄鉴别器$D$， 尽管$D$尝试捕获生成的任何输出$G$并将其与真实数据点隔离。他们一起成长，每个时代轮流训练。

假设$D$已经是专家分类器（例如，对鸟类和非鸟类图像进行分类）。如果我冻结重量会发生什么$D$并且只训练$G$（例如，从低分辨率图像生成高分辨率鸟类图​​像）？这里有数学问题吗？是$D$太好了以至于生成器由于初始错误非常高而无法学习？我显然已经模拟了它并且失败了。