我正在研究 WGAN，并希望实现 WGAN-GP。
在其原始论文中，由于 1-Lipschitiz 约束，WGAN-GP 是通过梯度惩罚来实现的。但是像 Keras 这样的包可以将梯度范数限制为 1（根据定义，这相当于 1-Lipschitiz 约束），那么为什么我们要费心去惩罚梯度呢？为什么我们不直接裁剪渐变呢？
machine-learning gradient-descent generative-adversarial-network
generative-adversarial-network ×1
gradient-descent ×1
machine-learning ×1