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在本文中，我们提出了一种应对技巧，称为差异偏离常态，适用于发电机网络，以应对GAN训练期间的不稳定性问题。我们迫使发生器更接近于在Schur分解的光谱域中计算的真实样本的正态函数的偏离。.. 这种绑定使生成器可以被截断，并且不限制探索所有可能的模式。我们略微修改了包含残差网络的BigGAN架构，以合