簡介
簡介：LSGAN提出了一種利用最小二乘法來計算兩個數據分布之間的距離，該論文在此基礎上采用梯度歸一化來進一步穩定訓練。
論文題目：LSN-GAN: A Novel Least Square Gradient Normalization for Generative Adversarial Networks（LSN-GAN：一種新的生成對抗網絡的最小二乘梯度歸一化方法）
會議：2024 4th IEEE International Conference on Software Engineering and Artificial Intelligence
摘要：在本研究中，我們介紹了一種新的算法，旨在通過實現最小二乘梯度歸一化來改進生成對抗網絡（gan）。 這種技術可以調整GAN鑒別器中的梯度，通過避免梯度膨脹或消失等常見問題，
 hive小文件合并優化方法)
)
)
