Python中的生成对抗网络（GAN）训练稳定性：WGAN、LSGAN的损失函数与梯度惩罚 大家好，今天我们来深入探讨一下生成对抗网络（GAN）的训练稳定性问题，以及WGAN和LSGAN如何通过修改损失函数和引入梯度惩罚来解决这些问题。GANs虽然在生成逼真数据方面表现出色，但其训练过程以不稳定著称，容易出现模式崩溃、梯度消失等问题。 GAN训练不稳定的原因 GAN的训练本质上是一个minimax博弈，生成器（Generator，G）试图生成逼真的假数据，而判别器（Discriminator，D）试图区分真实数据和假数据。这种对抗性的训练方式容易导致以下问题： 模式崩溃（Mode Collapse）： 生成器只学会生成特定几种类型的样本，而忽略了真实数据分布的其他部分。 梯度消失（Vanishing Gradients）： 判别器过于强大，能够轻松区分真实数据和假数据，导致生成器得到的梯度信息非常小，无法有效更新。 梯度爆炸（Exploding Gradients）： 训练过程中梯度变得非常大，导致训练不稳定。 非凸优化问题： GAN的优化目标是非凸的，这意味着存在许多局部最小值，训练 …