手法証拠記録
Wasserstein GAN
Wasserstein GAN (WGAN) is a generative adversarial network variant introduced by Arjovsky, Chintala, and Bottou in 2017 that replaces the Jensen-Shannon divergence used in the original GAN with the Wasserstein-1 (Earth Mover) distance. This substitution provides a theoretically grounded training objective that yields more stable optimization and a loss value that correlates meaningfully with generated sample quality, addressing the notorious mode collapse and vanishing gradient problems of standard GANs.
出典記録
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Wasserstein GAN (WGAN)
分類的手法記録 · ml-model / deep-learning
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