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人工智能完整词典
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Wasserstein距离
衡量两个概率分布之间距离的度量，通过量化将一个分布转换为另一个分布的最小成本，特别适用于支撑集较小或不相交的分布。
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推土机距离（EMD）
Wasserstein距离的几何解释，概念化为将一个分布的土块移动到另一个分布所需的最小工作量，提供连续平滑的度量。
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评判网络
在WGAN中替代判别器的神经网络，评估真实样本和生成样本以产生标量分数而非概率，能够更好地与样本质量相关联。
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Lipschitz连续性
确保评判函数不会变化过快的数学性质，对于保证Wasserstein距离有限且训练稳定至关重要。
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判别器与评判器
基本区别在于经典判别器产生分类概率，而WGAN的评判器提供无界连续分数来评估样本质量。
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训练动态
WGAN特有的学习行为，特征为梯度更稳定、渐进收敛以及损失与生成样本质量之间的线性关系。
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采样质量度量
评估指标，其中WGAN损失本身可作为生成样本质量的可靠指标，与传统GAN中损失不具信息性形成对比。
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WGAN生成器损失
WGAN中生成器的目标函数，旨在最小化Wasserstein距离，提供始终具有信息量的梯度并避免梯度饱和问题。
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Critique的损失
Critique的目标函数，在Lipschitz约束下训练以最大化真实样本与生成样本得分之间的差异，逼近精确的Wasserstein距离。
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