WGAN详解与实现

0. 前言

原始的生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 在训练过程中面临着模式坍塌和梯度消失等问题，为了解决这些问题，研究人员提出了大量的关键技术以提高GAN模型的整体稳定性，并降低了上述问题出现的可能性。例如 WGAN (Wasserstein GAN) 和 WGAN-GP (Wasserstein GAN-Gradient Penalty) 等，通过对原始生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 框架进行了细微调整，就能够训练复杂 GAN。在本节中，我们将学习 WGAN 与 WGAN-GP，两者都对原始 GAN 框架进行了细微调整，以改善图像生成过程的稳定性和质量。

1. 训练生成对抗网络的挑战

生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 需要平衡鉴别器和生成器之间的学习能力，如果任何一个模型超越了另一模型，则整个系统将会失败。由于鉴别器是单独训练的，