WGAN 是生成对抗网络（GAN）的一种改进版本，通过引入Wasserstein 距离解决原始 GAN 的训练不稳定问题。以下是关于 WGAN 的关键内容：
✅ WGAN 核心优势
- 更稳定的训练过程：通过优化 Wasserstein 距离，避免梯度消失/爆炸
- 更合理的生成质量评估：直接衡量真实分布与生成分布的差异
- 可解释性增强：损失函数更直观，便于分析训练状态
📚 实现步骤概览
定义生成器与判别器
- 生成器：将噪声向量转化为逼真的样本
- 判别器：输出样本的Wasserstein 距离而非概率值
优化目标函数
使用以下公式替代原始 GAN 的损失：
$$ \min_G \max_D \mathbb{E}{x\sim p{\text{data}}}[D(x)] - \mathbb{E}_{z\sim p_z}[D(G(z))] $$裁剪判别器权重
限制判别器参数的范围（如限制在 [-c, c] 内），防止训练发散使用 RMSProp 优化器
替代传统 SGD，提升收敛速度
🎨 应用场景示例
- 图像生成：如人脸、艺术风格创作
- 数据增强：为小样本数据生成合成数据
- 风格迁移：结合条件 GAN 实现特定风格生成
🧪 扩展学习路径
⚠️ 注意事项
- 判别器权重裁剪参数需通过实验调整
- 生成器和判别器的网络深度需保持平衡
- 训练时需监控损失函数变化趋势
如需具体代码实现或调试技巧，可访问 WGAN 代码示例页面 获取更多细节 😊