从泛化性到Mode Collapse：关于GAN的一些思考

一、理论 关于GAN的理论，可以把GAN模型按照正则化、非正则化模型分成两大类。 非正则化包括经典GAN模型以及大部分变种，如f-GAN，Least Square GAN，EBGAN等等。这些模型的共同特点是不对要生成的样本的分布做任何先验假设，尝试去解决一般性的数据样本生成问题。然而，由于缺少正则化的先验条件，其模型的泛化性是存疑的。 换句话来说，泛化性说的是：所有模型都是需要先用有限的训练样本

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