关于Wasserstein GAN的理解
看了知乎文章令人拍案叫绝的Wasserstein GAN，记录一下自己的WGAN的理解
- 首先WGAN使用
Wasserstein距离作为损失函数对模型进行训练，然而这个Wasserstein距离的具体公式是什么不知道，所以需要使用判别器来拟合这个公式。 - 拟合出来
Wasserstein距离以后，接着使用生成器来缩小这个Wasserstein距离
这就是WGAN的整体思路。
太懒了，就不编辑公式了，直接截图过来
而判别器所要拟合的就是公式中的 f w f_w fw，这里的W是求最大值，而深度学习是求最小值。因此在WGAN的模型中训练判别器的模型是对其取反，如下所示
在得到了Wasserstein距离后，使用生成器开始对其进行最小化操作，公式如下所示
以后有新的理解，再来补充
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