GANの学習において、Wasserstein GAN (WGAN) が導入された主な理由は何か。

通常のGANの損失関数（JSダイバージェンス等）では勾配消失や学習不安定が起きやすいため、Earth Mover’s Distance (Wasserstein距離) を導入して学習を安定化させた。