网站建设推广邮件,经典网站源码,提交网站到百度,dz做网站Contents IntroductionDifficulties with weight constraintsCapacity underuseExploding and vanishing gradientsGradient penaltyReferencesIntroduction WGAN 增加了 GAN 模型训练的稳定性，但有时仍然会有生成质量不高或难以收敛的问题。作者发现上述问题经常是由 WGAN 中… Contents IntroductionDifficulties with weight constraintsCapacity underuseExploding and vanishing gradients Gradient penaltyReferences Introduction
WGAN 增加了 GAN 模型训练的稳定性，但有时仍然会有生成质量不高或难以收敛的问题。作者发现上述问题经常是由 WGAN 中的 weight clipping 导致的，因此作者提出了 WGAN-GP，用 gradient penalty 代替 weight clipping 来给 discriminator 施加 Lipschitz 约束WGAN-GP 的生成性能和训练稳定性都超过了 WGAN
