Wasserstein 生成对抗网络
发布: (2025年12月19日 GMT+8 17:40)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
Overview
有一种新的图像生成 AI 训练方式，可以帮助它们避免卡在重复相同输出的情况，并且在学习过程中通常感觉更平稳。
该方法带来了 稳定性，使得训练不会突然发散，同时减轻了模式崩溃（mode‑collapse）问题——模型不再一次又一次生成相同的图像。
你可以监控进展并看到明确的学习信号，提供 透明的反馈，了解模型是否在改进。
这减少了调参时的猜测，并为团队提供 更容易的调试。
在底层，该方法使用一种数学距离来比较两组样本的接近程度，从而对模型进行更公平的评估，并实现 更可靠 的性能。
创作者可以获得更平滑的输出、更快的实验周期，以及更少的意外问题。
细微的改动会累积，导致学习更好的模型，表现符合预期。