Wasserstein GAN训练时Wasserstein距离曲线合理的变化趋势

Wasserstein GAN的目标是最小化生成样本与真实样本之间的Wasserstein距离，因此在训练过程中，我们希望看到Wasserstein距离逐渐减小。具体来说，Wasserstein距离曲线的合理变化趋势应该是：

1. 初始阶段：Wasserstein距离随着训练次数的增加而迅速下降，这是因为初始的生成样本与真实样本之间的距离很大。

2. 中期阶段：Wasserstein距离的下降速度趋于缓慢，这是因为生成器和判别器的性能已经逐渐接近饱和，需要更深入的优化才能继续降低Wasserstein距离。

3. 收敛阶段：Wasserstein距离的下降速度趋于平缓，最终趋于稳定状态。在这个阶段，生成样本已经与真实样本非常接近，Wasserstein距离的变化较小。

需要注意的是，Wasserstein距离曲线的变化趋势不一定是完全平滑的，可能会出现一些波动或震荡。这是因为GAN模型的训练过程中存在一些困难和挑战，比如模式崩溃、梯度消失等问题，这些都可能导致Wasserstein距离曲线的不稳定性。因此，在实际训练中，我们需要注意监测Wasserstein距离曲线的变化，并根据实验结果进行相应的调整和优化。