新散度,新GAN現在的結論是:SGAN 可能有梯度消失的風險,WGAN 雖然很好,但需要額外的 L 約束
原文同樣有更詳細說明最終,WGAN 的訓練步驟為WGAN 在效果上雖然沒有飛躍的進步,但其巨大的意義在於使 GAN 的實用性大大提升,體現主要體現為以下方面:不再需要精心平衡 Discriminator 和 Generator 的能力了,且