不同的GAN的改进算法的效果提升真的那么大吗？

生成对抗网络自从Ian Goodfellow在2014提出后，它作为一种新的以无监督方式学习目标分布的深度生成模型，已经应用到了深度学习的很多方面，比如生成图像、图像修复、风格迁移……，但是GAN的训练过程存在着很多的问题，其中最显著的一个就是训练的难度很高，因为训练过程中涉及到大量的超参数调整、网络模型的架构，以及各种正则化、归一化的训练技巧。因此，对于这个问题，后面的研究者纷纷提出了不同的改进

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