《周志明

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该视频包括WGAN以及Lipschitz的各种实现方式的介绍。先导知识列表：神经网络、深度学习、GANs、Lipschitz

 

在训练的初始阶段，两个分布之间基本上是完全不重叠的

 

 WGAN随着  P_g 变化，和P_r 的距离能平滑过渡

 

 WGAN原文： weight clipping

优化空间/capacity 大幅缩小，完全不能铺满 Lipschiz 空间。。。

--> TRPO 是不是也可以采取类似的策略？

 都把梯度拉到1去

理论上不对，实际效果倒是还不错。。。

 

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