Wasserstein GAN (WGAN)

Wasserstein GAN (WGAN) è una variante di rete generativa avversaria introdotta da Arjovsky, Chintala e Bottou nel 2017 che sostituisce la divergenza Jensen-Shannon utilizzata nella GAN originale con la distanza di Wasserstein-1 (Earth Mover). Questa sostituzione fornisce un obiettivo di addestramento teoricamente fondato che produce un'ottimizzazione più stabile e un valore di perdita che correla in modo significativo con la qualità dei campioni generati, affrontando i noti problemi di collasso di modo e gradiente evanescente delle GAN standard.