生成对抗网络GAN（五）WGAN(Wasserstein GAN)及其改进
一、引入 由fGAN结论：不只是JS Div,任何的Div（统称为f-Div）都可以被放到GANs架构中，引出WGAN。 二、WGAN 该论文介绍了一种新的算法，它是传统GAN训练的一种替代。在这个新的模型中，证明了可以提高学习的稳定性，摆脱像模式崩溃这样的问题，并且提供了对调试和超参数搜索有用的有意义的学习曲线。供了大量的理论工作，强调了分布之间的深度联系。 论文阐述了JS散度的缺陷，大多数情
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