文章中用the Helvetica Scenario来代指GAN的模式崩溃问题。
生成器会将不同的噪声输入z映射为相同的样本x，从而轻易地骗过鉴别器。因此生成器也就开始偷奸耍滑了，不好好学习了，一直源源不断地生成同样的数据样本，偷懒了，就不会再去训练提高自己生成 多样性数据的能力了。这就是GAN所谓的模式崩溃问题。
文章中用the Helvetica Scenario来代指GAN的模式崩溃问题。
生成器会将不同的噪声输入z映射为相同的样本x，从而轻易地骗过鉴别器。因此生成器也就开始偷奸耍滑了，不好好学习了，一直源源不断地生成同样的数据样本，偷懒了，就不会再去训练提高自己生成 多样性数据的能力了。这就是GAN所谓的模式崩溃问题。