1樓：蘇劍林
wgan可以有很多解釋，有純概率的，有幾何的，有能量模型的，其重點是要理解為什麼需要L…約束，或者為什麼梯度懲罰。
能量視角下的GAN模型（一）：GAN＝「挖坑」＋「跳坑」 - 科學空間|Scientific Spaces
在這種詮釋下，判別器事實上就是乙個坑的分布圖，描述各個位置的坑的深度，而訓練gan，就是希望生成器出來的樣本全部都掉進坑裡邊。
2樓：
GAN 其實本來應該是 min max，但在訓練中並沒有每次都把內層 D 訓到 max 再給外層 G 傳遞梯度。訓練中即使 D 不夠好，sigmoid 輸出的也能有概率的解釋。
WGAN 其實是把 true samples 和 generated samples 的差別用 Wasserstein 距離來衡量，W 距離也本來應該是 f = argmax_ 後得到的距離，當 f 不是 argmax 的時候其實 \int f(x) - f(g(z)) 不是個距離。實際中WGAN 的訓練是交替更新 f 和 g 的（這時候對 g 的更新其實並不是按正確的 W 距離應該反饋出的梯度），所以我認為在訓練未完成時 WGAN 的 f(x) 的值沒有實際的解釋，甚至都不能對應到 W 距離中的 f。當訓練完成後，理想情況下 g(z) 的分布和 x 的分布相同，這樣 f 無論是什麼都無所謂，這時候 f(x) 也不需要有什麼實際意義。
此外需要注意的是，W 距離中涉及到的是 f(x) 對 x 的分布 \mu_x 的積分（即 \int f(x) d(\mu_x) ），所以不應該對某乙個 x 對應的 f(x) 的值進行評價，而應該看一些 x 共同的結果。
3樓：空島之戀
WGAN中為什麼沒有使用sigmoid，就因為sigmoid這種歸一化函式存在的缺陷，在函式兩端收斂變慢，梯度幾乎為0，這也就有了LSGAN，而在WGAN中就直接使用了這個改變，同時加入了weight clipping和gradient penalty機制。
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