直观理解WGAN为什么好训练

转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/53260242 最关键的地方其实是D（X），即对整个H*W*C这个高维空间的评分系统，好不好训，最关键的地方其实是D（X)的打分是否是从G（X）（生成分布）的支撑集的低分逐渐升高到R（X）（真实分布）的支撑集处的高分，从而使得G(X)这个生成分布可以顺着D（X）的梯度不断靠近真实分布R（X）。 以往的损失函数在固定G后train出来

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