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[WGAN] Wasserstein GAN

emergency_rose 2024-06-17 11:28:21
简介[WGAN] Wasserstein GAN

        看这个解析讲的也挺好的：令人拍案叫绝的Wasserstein GAN - 知乎

1、背景

        GAN的训练是delicate和unstable的。需要定义一个连续的距离 ho (mathbb{P}_{ heta }, mathbb{P}_{r })，来衡量模型distribution和真实distribution之间的差异。

2、贡献

        提出了Wasserstein-GAN，用Earth Mover (EM)距离来衡量分布之间的距离，使得GAN的训练更加稳定：

        1）无须平衡D和G的训练

        2）无须慎重设计网络结构

        3）显著减少了模式坍塌现象

3、常用distance

        1）Total Variation（TV）

                

        2）Kullback-Leibler（KL）

                 

        3）Jensen-Shannon（JS）divergence

                

                               

        4）Earth-Mover（EM）距离 / Wasserstein-1

                

        文章用了大篇幅的理论证明了概率分布在EM distance下是收敛的，而在其他几个distance下是不收敛的。

 

        

风语者！平时喜欢研究各种技术，目前在从事后端开发工作，热爱生活、热爱工作。

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