原始GAN的問題

原始GAN的問題一： GAN的生成器一般是從某個低維（如100）的隨機分佈中採樣出一個編碼向量再經過一個神經網絡生成出一個高維樣本（如64*64=4096）。當生成器的參數固定時，生成樣本的概率分佈雖然定義在4096維上，但它本身所有可能產生的變化已經被100維限制了，再考慮神經網絡的映射降維，最終可能比100還小，所以生成樣本的支撐集就在4096維空間中構成一個最多100維的低維流形，撐不滿整個

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