Wasserstein GAN (WGAN)

Wasserstein GAN (WGAN) — это вариант генеративно-состязательной сети, представленный Аржовским, Чинталой и Ботту в 2017 году, который заменяет дивергенцию Дженсена-Шеннона, используемую в оригинальной GAN, на расстояние Вассерштейна-1 (Earth Mover). Эта замена обеспечивает теоретически обоснованную цель обучения, которая приводит к более стабильной оптимизации и значению функции потерь, осмысленно коррелирующему с качеством сгенерированных образцов, решая известные проблемы коллапса мод и исчезающего градиента стандартных GAN.