尽管生成式对抗网络(GAN)的历史并不长,但它已被广泛地研究和用于各种任务,包括其最初的目的,即合成样品的生成。然而,将GAN用于具有不同神经网络结构的不同数据类型,由于其在训练方面的局限性,使得模型很容易出现混乱。这种臭名昭著的GAN训练是众所周知的,并已在许多研究中提出。因此,为了使GAN的训练更加稳定,近年来提出了许多正则化方法。本文综述了近年来引入的正则化方法,其中大部分是近三年来发表的。具体地说,我们关注的是那些可以被普遍使用的方法,而不管神经网络体系结构如何。根据其运算原理将其分为若干组,并分析了各方法之间的差异。此外,为了提供使用这些方法的实际知识,我们调研了在最先进的GANs中经常使用的流行方法。此外,我们还讨论了现有方法的局限性,并提出了未来的研究方向。

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生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是一类神经网络,通过轮流训练判别器 (Discriminator) 和生成器 (Generator),令其相互对抗,来从复杂概率分布中采样,例如生成图片、文字、语音等。GAN 最初由 Ian Goodfellow 提出,原论文见 Generative Adversarial Networks

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