Wasserstein GAN论文的定理证明
证明如下： 其中当测度趋于0时，EM距离下的概率分布趋于P0，而其他距离则不会收敛，且EM距离下损失函数是连续的，任意一点处均有梯度； 定理1证明如下： 以下推论告诉我们：用神经网络来最小化EM距离（至少理论上）可行 推论1证明如下： 所有这些说明：对我们的问题，至少与JS散度相比，EM距离作损失函数更合理。 接下来的定理描述这些距离和散度引入拓扑的相对强度：KL最强，紧随JS和TV
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