この記事では、BOLT-GANという新しい手法を提案しています。これは、WGANフレームワークのシンプルかつ効果的な修正であり、ベイズ最適学習閾値（BOLT）に触発されています。研究の結果、リプシッツ連続の識別器を用いることで、BOLT-GANは地球移動距離（ワッサーシュタイン距離）とは異なるメトリック距離を暗黙的に最小化し、トレーニングの安定性を向上させることが示されました。CIFAR-10、CelebA-64、LSUN Bedroom-64、LSUN Church-64の4つの標準的な画像生成ベンチマークで実施された実験では、BOLT-GANがWGANを一貫して上回り、フレシェ特異距離（FID）を10〜60%低下させる成果を達成しました。この結果から、BOLTはGANトレーニングを改善するための一般的な原則であることが示唆されます。