Generative Adversarial Network 3 WGAN/ EBGAN
前提回顧 JS 散度 Jensen-Shannon Divergence 解決了兩個概率分佈的相似度，值0-1之間 但是如果P,Q離得很遠，完全沒有重疊的時候，KL散度值是沒有意義的，JS散度值是個常數，這就意味着這一點梯度爲0. JS divergence is not suitable in most case，PGandPdata are not overlapped 1.PGandPdat
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