專欄 | 不用L約束又不會梯度消失的GAN,瞭解一下?
新散度,新GAN現在的結論是:SGAN 可能有梯度消失的風險,WGAN 雖然很好,但需要額外的 L 約束
2022-03-06散度GaNWGANQp定義
掀起熱潮的WassersteinGAN,在近段時間又有哪些研究進展?
然而weightclipping的實現方式存在兩個嚴重問題:第一,如公式1所言,判別器loss希望儘可能拉大真假樣本的分數差,然而weightclipping獨立地限制每一個網路引數的取值範圍,在這種情況下我們可以想象,最優的策略就是儘可能
2022-02-15判別梯度樣本WGANloss