WGAN-GP 鉴别器

WGAN-GP中的鉴别器与WGAN中的鉴别器有一些区别。在WGAN中，鉴别器的梯度被限制在一个固定范围内，通过权重剪裁的方式实现。这意味着在每次更新完鉴别器参数后，会检查所有参数的绝对值是否超过一个阈值，并将超过阈值的参数剪裁到指定范围内。然而，这种权重剪裁会导致参数分布集中在最大和最小值之间，使得鉴别器倾向于学习简单的映射函数，从而降低了鉴别器的性能。

而在WGAN-GP中，引入了梯度惩罚（gradient penalty）来替代权重剪裁。梯度惩罚是通过在损失函数中添加一个梯度项来实现的，这个梯度项惩罚了鉴别器输出对输入样本的梯度。这样可以避免参数剪裁导致的问题，并且能够更好地保持梯度的连续性。梯度惩罚的引入使得WGAN-GP的鉴别器能够更好地学习样本的分布特征，提高了鉴别器的性能。

总结起来，WGAN-GP中的鉴别器通过梯度惩罚来提高性能，而不是使用权重剪裁。这种改进使得鉴别器能够更好地学习样本的分布特征，从而提高了生成对抗网络的性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [WGAN-GP解读分析](https://blog.csdn.net/weixin_46238823/article/details/129772669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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