Некоторые преимущества использования функции потерь Wasserstein GAN (WGAN) по сравнению с другими функциями потерь:

• Ускорение сходимости. 1 Функция потерь Wasserstein обеспечивает гладкие и значимые градиенты почти везде, что особенно полезно в сложных многомерных задачах. 1 В результате WGAN часто сходятся быстрее, чем традиционные GAN. 1
• Стабильность обучения. 12 Процесс обучения более стабилен, так как две сети не участвуют в балансировке, как в традиционных GAN. 1 Они сотрудничают, чтобы минимизировать общую функцию потерь, что предотвращает проблему коллапса режима. 1
• Интерпретируемость. 1 Дискриминатор в WGAN не классифицирует, а измеряет расстояние между распределениями реальных и сгенерированных данных. 1 Это делает функции потерь WGAN более интерпретируемыми, так как они предоставляют приближение расстояния Wasserstein между реальными и сгенерированными распределениями. 1
• Улучшение качества сгенерированных данных. 1 WGAN обычно генерируют данные высокого качества, о чём свидетельствует меньшее значение потерь и более убедительные сгенерированные изображения, даже на ранних стадиях обучения. 1

Важно отметить, что WGAN не является панацеей от всех проблем, связанных с GAN, и имеет свои ограничения. 1