McGan-《McGan:Mean and Covariance Feature Matching GAN》的公式理解

对文章McGan中的公式进行一些解释

发现网上没有什么中文的解读，这里稍微写一下论文中的公式推导。能力有限，不喜勿喷。

• 摘要（Abastract）
• 1.引言（Introduction）
• 2.整体概论度量（Integral Probability Metrics）
• 2.1 IPM 定义
• 2.2 带有IPM的生成模型学习
• 3.均值特征对齐GAN
• 3.1 均值对齐IPM
• 3.2 均值特征对齐GAN
• 3.3 相关工作
• 4.协方差特征对齐GAN
• 4.1 协方差对齐IPM
• 4.2 协方差对齐GAN
• 4.3 均值和协方差对齐GAN
• 5.算法

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摘要（Abastract）

本文介绍一系列用于训练GAN的整体概论度量（IPM），本文的IPM基于有限维特征空间的统计量匹配。本文提出的均值和协方差特征匹配IPM可以保证GAN的稳定训练，我们称之为McGan。McGan最小化两个分布之间有意义的损失。

1.引言（Introduction）

这个三天内写完

后面的晚上继续写