Wasserstein GAN論文的定理證明
證明如下： 其中當測度趨於0時，EM距離下的概率分佈趨於P0，而其他距離則不會收斂，且EM距離下損失函數是連續的，任意一點處均有梯度； 定理1證明如下： 以下推論告訴我們：用神經網絡來最小化EM距離（至少理論上）可行 推論1證明如下： 所有這些說明：對我們的問題，至少與JS散度相比，EM距離作損失函數更合理。 接下來的定理描述這些距離和散度引入拓撲的相對強度：KL最強，緊隨JS和TV
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