本研究提出了一种名为Chekhov GAN 1的训练方法，将GAN的训练问题视为在零和博弈中找到一种混合策略，结合在线学习的思想，理论和实践证明了该方法收敛于半浅GAN体系结构，提高了稳定性和性能。
Jun, 2017
本文研究生成对抗网络中的学习动态，通过对简单但富有挑战性收敛行为(如梯度消失、模式崩溃、发散或振荡)的参数模型进行理论分析和实践研究，发现使用一阶判别器步骤是导致GAN训练具有挑战性的因素之一。
通过将GAN问题表述为带电粒子的电势场，Coulomb GANs模型中生成的样本被吸引至训练集样本并相互排斥，从而减小能量，该GAN模型能够学习到整个目标分布并产生新的样本，取得了新的成果。
Aug, 2017
通过实证方法，发现GAN的训练不仅仅是最小化分布之间的散度，而是通过一些不必要的梯度来促进达到纳什均衡。
Oct, 2017
通过将生成对抗网络明确建模为混合策略有限博弈，该论文提出了一种资源有限Nash均衡解决方案，可通过增加计算资源找到更好的解决方案，证明了该方法比GAN和MGAN产生的解决方案不易被操纵，且与理论预测的NEs非常相似。
Jun, 2018
本研究通过新的可视化技术研究了GAN优化景观，并从理论和实践的角度对GAN的训练进行了实证研究，发现GAN在训练过程中会显著旋转，并最终收敛于一个稳定的马鞍点而非最小值。
Jun, 2019
运用控制理论中的闭环控制方法，通过直接建模 GANs 功能空间中的动力学模型，提出了一种稳定 GANs 训练的方法，并取得了最先进的数据生成任务性能。
Sep, 2019
本文综述了文献中可找到的GAN训练稳定方法，讨论了每种方法的优缺点并进行比较总结，最后提出了未解决问题的讨论。
本文综述了生成模型的最新应用——生成对抗网络（GAN）及其在计算机视觉和机器学习领域的实际应用，讨论了GAN训练中的困难和障碍，并调查了不同研究者提出的训练方案，以求实现GAN的稳定训练，最后探讨了与该主题相关的新问题和研究方向。
Jun, 2020
本文提出了一种基于预训练特征空间的投影生成对抗网络（GAN）来改善GAN的训练难度，通过将所生成的和真实样本投影到该空间中，激活深层特征，并混合深层特征中的通道和分辨率，从而提高图像质量和训练速度，并成功地将Frechet Inception Distance （FID）值在22个基准数据集上进一步提高，同时加快了训练速度。
Nov, 2021