《表4 改进型GAN的主要改进特点及模型效果》

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《深度学习在图像识别中的应用研究综述》

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但是GAN的缺点还是比较明显的，例如:针对GAN本身不可控的缺点，Mehdi等人[31]提出了条件生成式对抗网络（CGAN）。为了能够产生更高的分辨率图像，Denton等人[32]在GAN和CGAN的基础上，结合K层的拉普拉斯金字塔框架构成拉普拉斯对抗神经网络（LAPGAN）。为解决训练和收敛函数不稳定的问题，Arjovsky等人[33]提出了Wasserstein GAN模型，但是WGAN并没有完全解决不稳定问题，此后Gulrajani等人[34]提出了WGAN-GP模型，有效地解决了模型不稳定问题等。文中列举了改进的GAN模型，其改进型GAN的改进特点及模型效果如表4所示。