定义了一种称为Wasserstein GAN的GAN形式,该形式使EM距离的合理有效近似最小化,并且本文从理论上证明了相应的优化问题是合理的。 WGAN解决了GANs的主要训练问题。特别是,训练WGAN不需要维护在鉴别器和生成器的训练中保持谨慎的平衡,并且也不需要对网络架构进行仔细的设计。模式在GANs中典型的下降现象也显著减少。WGAN最...