从 GAN 到 WGAN：生成对抗网络的训练困难与改进

summary_zh: 生成对抗网络（GAN）由生成器 G 和判别器 D 组成，通过极小极大博弈训练，但存在训练不稳定和难以收敛的问题。文章从 KL 散度与 JS 散度的数学差异出发，解释 GAN 损失函数为何难以优化，并引出旨在解决训练困难的 WGAN 改进方案。