在Brainstorm中实现对抗训练可以通过以下步骤：
定义生成器和判别器网络：首先，需要定义生成器和判别器的网络架构。生成器负责生成假样本，判别器负责区分真实样本和生成的假样本。
定义对抗损失函数：使用对抗损失函数来优化生成器和判别器网络。对抗训练的目标是让生成器生成的假样本尽可能逼真，同时让判别器难以区分真实和假样本。
训练生成器和判别器：交替训练生成器和判别器，使它们相互对抗。生成器生成假样本，判别器用于区分真实和假样本，然后通过对抗损失函数来更新生成器和判别器的参数。
调节超参数：对抗训练中有许多超参数需要调节，如学习率、batch size、epoch数等。通过实验和调参来找到最佳的超参数设置。
评估训练结果：最后，评估生成器和判别器的性能，看生成的假样本是否逼真，判别器是否准确区分真实和假样本。
通过以上步骤，就可以在Brainstorm中实现对抗训练，训练出逼真的生成器和准确的判别器。