BicycleGAN 在CycleGAN的基础上添加了双向映射机制，确保输入图像$x$和目标图像$y$之间的可逆转换。模型包含两个生成器$G_{AB}$和$G_{BA}$，以及两个判别器$D_A$和$D_B$。核心思想是通过最小化循环一致性损失来提升稳定性： $$L_{cycle} = \mathbb{E}{x}[|G1]$$ 其中，$L{cycle}$表示循环一致性损失，$| \cdot |_1

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边缘云性能优化需通过智能算力分配（如基于优化模型的动态卸载）和高效数据预处理（如过滤、压缩、聚合）来实现。实践中，结合工具链（如 Kubernetes）和算法（强化学习），可显著提升系统效率。真实场景中，建议从试点开始，逐步迭代参数（如阈值 $W_{\text{th}}$），确保可靠性和可扩展性。

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