AIGC实战——WGAN

0. 前言

1. WGAN-GP

1.1 Wasserstein 损失

1.2 Lipschitz 约束

1.3 强制 Lipschitz 约束

1.4 梯度惩罚损失

1.5 训练 WGAN-GP

2. GAN 与 WGAN-GP 的关键区别

3. WGAN-GP 模型分析

小结

系列链接

0. 前言

原始的生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 在训练过程中面临着

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