从 GAN 到 WGAN：生成对抗网络的数学原理与训练难题

生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器两个模型构成，二者在训练中相互博弈、彼此增强，但存在训练不稳定、难以收敛等问题。文章梳理了 GAN 框架背后的数学原理，从 KL 散度与 JS 散度出发解释其训练困难的原因，并介绍了为解决这些问题而提出的 GAN 改进版本 WGAN。