盼小辉丶
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AIGC实战——WGAN(Wasserstein GAN)

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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