广州建设执业资格注册中心网站,疫情最严重的三个省,人工智能网站建设,青岛高端模板建站Contents IntroductionDifficulties with weight constraintsCapacity underuseExploding and vanishing gradientsGradient penaltyReferencesIntroduction WGAN 增加了 GAN 模型训练的稳定性，但有时仍然会有生成质量不高或难以收敛的问题。作者发现上述问题经常是由 WGAN 中…
Contents
- Introduction
- Difficulties with weight constraints
- Capacity underuse
- Exploding and vanishing gradients
- Gradient penalty
- References
Introduction
- WGAN 增加了 GAN 模型训练的稳定性，但有时仍然会有生成质量不高或难以收敛的问题。作者发现上述问题经常是由 WGAN 中的 weight clipping 导致的，因此作者提出了 WGAN-GP，用 gradient penalty 代替 weight clipping 来给 discriminator 施加 Lipschitz 约束
- WGAN-GP 的生成性能和训练稳定性都超过了 WGAN
