WGAN, WGAN-GP, BE-GAN论文笔记
GAN网络的重点在于均衡生成器与判别器，若判别器太强，loss没有再下降，生成器学习不到东西，生成图像的质量便不会再有提升，反之也是。 WGAN与WGAN-GP WGAN中相较于此前GAN的改进主要在于以下四点： 判别器最后一层去掉sigmoid 生成器和判别器的loss不取log 每次更新判别器的参数之后把它们的绝对值截断到不超过一个固定常数c，即Lipschitz限制 不要用基于动量的优化算法
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