GAN梯度消失的现象

GAN在训练中存在梯度消失的问题，这是由于生成器和判别器之间的博弈过程中，梯度无法传递到生成器，导致生成器无法得到有效的反馈信号进行更新。这种情况通常发生在判别器的输出接近0或1时，此时梯度会变得非常小，甚至趋近于0，导致生成器无法得到有效的反馈信号进行更新，从而使得生成器的训练变得非常困难。

解决GAN梯度消失的问题有多种方法，其中一种方法是使用Wasserstein GAN（WGAN）代替原始的GAN，WGAN使用Wasserstein距离来度量生成器和真实数据分布之间的差异，从而避免了原始GAN中的梯度消失问题。另外一种方法是使用深度卷积GAN（DCGAN），DCGAN使用卷积层代替全连接层，从而减少了参数数量，使得梯度能够更好地传递。