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首先本文的主旨思路是根据GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS IN TIME SERIES: A SURVEY AND TAXONOMY一文来的。论文链接:https://arxiv/pdf/2107.11098.pdf

  1. GAN存在的问题
    ①内部稳定性问题:GAN在训练过程中容易不收敛、梯度消失\爆炸、模式崩溃。对于不收敛的模型会连续震荡导致发散,梯度消失会阻止生成器学习任何东西因为判别器的性能已经非常好;模式崩溃是指当生成器崩溃时,产生的样本基本上是一致的没有变化。
    ②评价指标:对于时间序列问题的评价指标相对较少,虽然有不同的方法,但是并没有一致认可的指标。

本文标签: 序列想法时间GAN