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[NIPS 2017] Improved Training of Wasserstein GANs (WGAN-GP)

news 2026/2/7 22:20:13

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
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