من بين التحديات التي تواجه دراسة الشبكات العصبية المولدة المعادية هو عدم استقرار تدريبها. في هذا البحث، نقترح تقنية جديدة لتطبيع الأوزان تُعرف بـ "التطبيع الطيفي" لاستقرار تدريب المميز (discriminator). تقنيتنا الجديدة للتطبيع خفيفة الحساب وسهلة الدمج في التنفيذات الحالية. قمنا باختبار فعالية التطبيع الطيفي على مجموعات البيانات CIFAR10 وSTL-10 وILSVRC2012، وقد أكدنا تجريبيًا أن الشبكات العصبية المولدة المعادية المطبقة بالتطبيع الطيفي (SN-GANs) قادرة على إنتاج صور ذات جودة أفضل أو مساوية للتقنيات السابقة المستخدمة لاستقرار التدريب.