生成对抗网络(GANs)—— WGAN 介绍

发布网友发布时间：2024-10-20 05:24

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热心网友时间：2024-11-16 04:06

在深入探讨生成对抗网络（GANs）的世界中，我们曾揭示了它们面临的模式崩溃和梯度消失挑战。今天，我们将聚焦于Wasserstein GAN（WGAN），一种旨在解决这些问题的创新模型。

WGAN的创新之处在于其独特的理论基础，它摒弃了经典GAN中的 Jensen-Shannon散度（JS散度），转而采用 Wasserstein 距离（W距离），也称作推土机距离，象征着通过最小化概率分布之间的“推土”成本来衡量它们的差异。相比于JS散度的局限性，W距离能够准确反映分布间的实际“距离”，尤其是在分布完全不相交时，W距离的增大会清晰地指示两者之间的差距。

在实践中，WGAN构建了一个新颖的训练框架。判别器（D）和生成器（G）的交互不再是同步的，而是通过一个关键*——K-Lipschitz条件——来确保模型收敛。这要求判别器的梯度保持在一定范围之内，通常通过权重剪裁或梯度惩罚（Gradient Penalty，简称GP）来实现。

WGAN的实际损失函数设计巧妙地融合了这些约束，如在WGAN-GP模型中，判别器的损失函数中加入了梯度惩罚，避免了Sigmoid激活函数的使用，并且禁止了批归一化（Batch Normalization，简称BN）的使用，以确保梯度的精确度和独立性。

结论与应用价值，WGAN通过这些改进，确实在一定程度上缓解了模式崩溃和梯度消失的问题。然而，K-Lipschitz条件的严格性也意味着在实践中需要更为精细的模型调整。尽管存在挑战，WGAN为生成模型的进步开辟了新路径，展现出强大的潜力。