WGAN-GP训练mnist数据集损失为负是为什么

根据提供的引用内容，WGAN-GP是在WGAN的基础上增加了梯度惩罚项，可以更好地训练生成器和判别器。在实际训练中，GAN存在训练困难、生成样本缺乏多样性等问题。因此，如果在训练MNIST数据集时，损失为负数，可能是由于训练过程中出现了某些问题，例如学习率设置过高或过低、网络结构设计不合理等。此外，由于WGAN-GP是一种比较新的GAN变体，可能还存在一些未知的问题。

代码实现方面，可以参考引用中提供的论文和引用中的讨论，对代码进行调试和优化，以解决损失为负的问题。