问题如下，在讲GAN推导的时候，李老师将MLE推导成KL公式，我不太理解导数第二行的约等于的那一步，应该怎么简单理解呢，希望大家可以帮助我理解一下，谢谢。

那个不是导数，之前是求似然的和，但外面最终是找参数能使似然和最大的那些参数，之后是找似然期望值最大的参数，不谈参数的话，一个与另一个差异是N倍，但不是找这两，而是找使这两最大的参数，所以近似相等一致。

MLE是最大似然参数估计，KL散度是相对熵。
公式最后三行，去掉arg max θ，分别是：相对熵离散版、相对熵通用版、相对熵连续版的公式。
约等于的意思是：当样本数据无限多时，离散版(求和)约等于连续版(积分)，这是微积分的基本思想。
相对熵的概念可详细看相关教程。
arg max θ 的意思是：使公式(函数)达到最大的拟合度(相似度)时，参数θ的值，求arg max θ即自动调参。
也就是说，如果求出了参数θ的值，那么公式求出的数值将最大程度的接近测量的样本值，即理论数据将最大程度接近现实数据，这是最大似然的基本思想，或者说是“拟合”的基本思想。最大似然时，误差最小。
相对熵是从信息论角度描述拟合的，虽然角度不同，但实质和最大似然是等价的。熵代表不确定性或混乱程度，熵越大不确定性就越大，熵越小(相对熵是KL散度小)代表确定性高，确定性高则似然度高、拟合准确。

再请问一下，这里的objective function写成这样的形式，里面的D(x)前用一个log函数，这个log函数是不是单纯为了方便运算才加上去的，就像计算MLE的时候一样？