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文档+答辩PPT+源码生成对抗网络模型的泛化与均衡研究摘要：在互联网时代快速发展的当代，各式各样的数据不断地涌现出来。人们开始考虑如何从大数据中获得对这个世界的认知。生成对抗网络（GAN）以其独特的对抗性训练方式和内涵的机器博弈思维照亮了人工智能发展道路。当然，GAN在训练过程中无法稳定和全局收敛。在众多GAN模型中比较经典的Wasserstein GAN改进了度量数据分布的距离，抛弃了JS散度和

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