WGAN — это прорывной алгоритм для генерации изображений, который решает главные «боли» классических GAN: нестабильность обучения и эффект схлопывания моды. Благодаря использованию метрики Вассерштейна, эта ИИ-модель обеспечивает надежные кривые обучения, упрощая отладку и поиск идеальных гиперпараметров.
We introduce a new algorithm named WGAN, an alternative to traditional GAN training. In this new model, we show that we can improve the stability of learning, get rid of problems like mode collapse, and provide meaningful learning curves useful for debugging and hyperparameter searches. Furthermore, we show that the corresponding optimization problem is sound, and provide extensive theoretical work highlighting the deep connections to other distances between distributions.