古月光军001
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李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN

GAN不好训练的原因：只要两个分布没有重合部分，loss都一样，也就没有办法一步一步去接近真实分布

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第1张图片

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第2张图片

如果最后的判别器是一个sigmoid的二分类网络，并且已经训练好了，由于sigmoid两边的梯度很小，所以生成器就没有办法得到有效的学习。LSGAN（Least Square GAN）来解决这个问题

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第3张图片

由于JS散度会有不好训练的情况，而且fGAN中指出可以用不同的散度来度量两个分布之间的差异，WGAN（Wasserstein GAN）采用的是Earth Mover’s Distence 来衡量两个分布之间的差异

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第4张图片

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第5张图片

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第6张图片

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第7张图片

Earth Mover’s Distence的实际计算方法

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第8张图片

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第9张图片

原始的WGAN让判别器平滑的操作方法：

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第10张图片

改进以后的方法：improved WGAN（WGAN-GP）

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第11张图片

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第12张图片

从原始GAN到WGAN：

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第13张图片

李宏毅GAN学习（六）tips for improving GAN_第14张图片

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