而今天的主角Wasserstein GAN（下面简称WGAN）成功地做到了以下爆炸性的几点： 彻底解决GAN训练不稳定的问题，不再需要小心平衡生成器和判别器的训练程度; 基本解决了collapse mode的问题，确保了生成样本的多样性

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2024年4月22日 · 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）作为一种创新的无监督学习模型，自其在2014年由Ian Goodfellow等首次提出以来，已经在图像生成、视频合成、语音转换、数据增强等诸多领域展现出强大的潜力。 然而，原始GAN在训练过程中存在的模式塌陷（Mode Collapse）、训练不稳定等问题，限制了其广泛应用。 为解决这些问题，马库斯·赖兴巴赫等在2017年提出了Wasserstein GAN（简称WGAN），引入了 Wasserstein距离 作为新的损 …

解决这些问题的就是WGAN。 WGAN提出了Wasserstein距离： W(P_r, P_g) = \inf_{\gamma \sim \Pi (P_r, P_g)} \mathbb{E}_{(x, y) \sim \gamma} [||x - y||] \tag{13} 这个距离的直观含义就是把分布r移动到分布g所需要的距离，又称地球移动距离。

2017年1月26日 · We introduce a new algorithm named WGAN, an alternative to traditional GAN training. In this new model, we show that we can improve the stability of learning, get rid of problems like mode collapse, and provide meaningful learning curves useful for debugging and hyperparameter searches.

The Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) is a variant of generative adversarial network (GAN) proposed in 2017 that aims to "improve the stability of learning, get rid of problems like mode collapse, and provide meaningful learning curves useful for debugging and hyperparameter searches".

2024年12月19日 · Maruti Wagon R Price in India starts at Rs. 5.65 Lakh. Check out Maruti Wagon R Colours, Review, Images and Wagon R Variants On Road Price at Carwale.com.

2017年12月20日 · WGAN和LSGAN都是试图使用不同的距离度量，从而构建一个不仅稳定，同时还能快速收敛的生成对抗网络。 1. LSGAN介绍 WGAN使用的是Wasserstein理论来构建度量距离。

2025年1月20日 · 为了克服这些问题，Wasserstein Generative Adversarial Network（WGAN）应运而生，提出了一种新的损失函数，基于 Wasserstein距离 来衡量生成数据和真实数据之间的差异，从而提高训练的稳定性和生成效果。 2. 传统GAN的局限性. 在传统的GAN中，生成器和判别器之间的对抗过程是通过最小化生成器的损失函数来实现的。 GAN的损失函数通常使用交叉熵来衡量生成数据与真实数据的差异，公式如下： 梯度消失：如果判别器过强，它会变得非常接近0 …

WGAN通过把判别器的每一层神经网络的参数clip到 [-1, 1]区间，来保证判别器的Lipschitz性质。 但是这种简单粗暴的方式会导致判别器的大部分参数都会变成-1或者1，这大大限制了判别器的拟合能力。 我们之前提到，GAN及WGAN的理论前提是存在“完美的D”。 现在WGAN的这种处理方式，对D的限制条件太强，D未必能及时地变成一个最优的判别器D*，也就破坏了这个前提条件。 此外，多数的参数被局限在-1或1，也可能导致D对于G的变化不再敏感，进而导致模型坍塌。 …