文章目录概要Wasserstein距离WGAN判别器损失函数WGAN生成器损失函数概要WassersteinGAN(简称WGAN)提出了一种Wasserstein损失，为了解决传统GAN训练中存在的一些问题，如训练不稳定和模式崩溃等。Wasserstein距离Wasserstein距离的定义如下：

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生成对抗网络的Wasserstein距离作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是近年来机器学习领域最重要的创新之一。GAN通过训练两个相互竞争的神经网络模型—生成器(Generator)和判别器(Discriminator)，从而学习生成接近真实数

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简单地说，就是衡量两个概率分布之间的差异。也可以说是将一个概率分布转换成另一个概率分布要花费多少代价。图1：在一维空间中的三个概率分布比如，上图中有三个概率分布f,g,h，我们可以说f与g之间的距离比f与h之间的距离更小。上述只是感性上的认知，那么如何计算出准确

GAN现在是热门的研究课题，一般有两种类型的GAN研究方向：一种是在各种各样的问题中应用GAN，另一种是试图稳定GAN的训练。稳定GAN的训练过程是一个非常重要的事情。

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越学习越发现自己知之甚少，道阻且长，还是认真看下这篇文章，好好琢磨琢磨GAN吧。今天将和大家一起学习在GAN界占有重要位置的WGAN，它提出了一种新的距离度量，较之前的f散度，它的数