生成對抗網絡GAN（五）WGAN(Wasserstein GAN)及其改進
一、引入 由fGAN結論：不只是JS Div,任何的Div（統稱爲f-Div）都可以被放到GANs架構中，引出WGAN。 二、WGAN 該論文介紹了一種新的算法，它是傳統GAN訓練的一種替代。在這個新的模型中，證明了可以提高學習的穩定性，擺脫像模式崩潰這樣的問題，並且提供了對調試和超參數搜索有用的有意義的學習曲線。供了大量的理論工作，強調了分佈之間的深度聯繫。 論文闡述了JS散度的缺陷，大多數情
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