常见的GAN网络的相关原理及推导 (2)

GAN的训练比较困难，主要存在收敛难，很难达到纳什均衡点，并且无法有效监控收敛状态，另一方面，模型容易崩溃，判别器快速达到最优，能力明显强于生成器，生成器将数据集中生成在判别器最认可的空间上，即输出多样性低，不使用于离散输出（不可微分）。