沃瑟斯坦损失可以是负的吗？

沃瑟斯坦损失（Wasserstein Loss）是一种用于衡量两个概率分布之间的差异的损失函数，常用于生成对抗网络（GANs）中。它是基于概率分布之间的距离来定义的，因此不会出现负值。

沃瑟斯坦损失的优势在于它能够更好地衡量生成样本与真实样本之间的差异，尤其是在生成高质量图像等任务中表现出色。相比于传统的损失函数（如均方误差），沃瑟斯坦损失能够更好地解决模式崩溃和模式塌陷等问题。

沃瑟斯坦损失的应用场景包括图像生成、图像翻译、图像超分辨率重建等。在这些任务中，沃瑟斯坦损失能够帮助生成器网络学习到更准确的分布信息，从而生成更真实、更高质量的图像。

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