從泛化性到Mode Collapse：關於GAN的一些思考

一、理論 關於GAN的理論，可以把GAN模型按照正則化、非正則化模型分成兩大類。 非正則化包括經典GAN模型以及大部分變種，如f-GAN，Least Square GAN，EBGAN等等。這些模型的共同特點是不對要生成的樣本的分佈做任何先驗假設，嘗試去解決一般性的數據樣本生成問題。然而，由於缺少正則化的先驗條件，其模型的泛化性是存疑的。 換句話來說，泛化性說的是：所有模型都是需要先用有限的訓練樣本

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