WGAN, WGAN-GP, BE-GAN論文筆記
GAN網絡的重點在於均衡生成器與判別器，若判別器太強，loss沒有再下降，生成器學習不到東西，生成圖像的質量便不會再有提升，反之也是。 WGAN與WGAN-GP WGAN中相較於此前GAN的改進主要在於以下四點： 判別器最後一層去掉sigmoid 生成器和判別器的loss不取log 每次更新判別器的參數之後把它們的絕對值截斷到不超過一個固定常數c，即Lipschitz限制 不要用基於動量的優化算法
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