wgan-gp相关（转）

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#wgan-gp

博客主要介绍了WGAN-GP，展示其最终目标函数，指出其创新点在目标函数第二项，因独立施加梯度惩罚，判别器架构不能用Batch Normalization。还提到它改进了WGAN存在的参数集中化、梯度爆炸和消失问题。此外，涉及了WGAN-GP与WGAN及GAN的比较。

【时间】2019.03.18

【题目】wgan-gp相关

1、WGAN-GP(改进的WGAN)介绍

【要点】

下面公式展示为WGAN-GP的最终目标函数：

WGAN-GP的创新点也就在目标函数的第二项上，由于模型是对每个样本独立地施加梯度惩罚，所以判别器的模型架构中不能使用Batch Normalization， 因为它会引入同个batch中不同样本的相互依赖关系。

小结：WGAN-GP指出了WGAN存在的两大问题，weight clipping导致的参数集中化和调参上的梯度爆炸和梯度消失问题，改进的gradient penalty解决 了问题将参数与限制联系起来达到真实的Lipschitz限制条件。

2、WGAN-GP与WGAN及GAN的比较

 

 

 

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