在名为Generative Adversarial Nets的研究论文中已经提到，生成器需要最大化功能$\log D(G(z))$而不是最小化 $\log(1 −D(G(z)))$因为前者比后者提供了足够的梯度。

$$\min_G \max_DV(D, G) = \mathbb{E}_{x ∼ P_{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z ∼ p_z}[log (1 - D(z))]$$ 在实践中，上述方程可能无法提供足够的梯度$G$好好学习。在学习初期，当$G$很穷，$D$可以以高置信度拒绝样本，因为它们与训练数据明显不同。在这种情况下，$\log(1 −D(G(z)))$饱和。而不是训练$G$尽量减少$\log(1 −D(G(z)))$我们可以训练 G 最大化$\log D(G(z))$. 该目标函数导致相同的动力学固定点$G$和$D$但在学习的早期提供了更强的梯度。

梯度是包含输出与输入的偏导数的向量。在特定点，梯度是实数向量。这些梯度通过提供与方向相关的信息和相反方向的步长大小，在训练阶段很有用。这是我对渐变的理解。

足够或强梯度是什么意思？它是梯度的范数还是梯度向量的其他度量？

如果可能的话，请用数字展示一个强梯度和弱梯度的例子，以便我快速理解。