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深度卷积生成对抗网络
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- 0. 前言
- 1. 网络架构
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- 1.1 批归一化
- 1.2 激活
- 1.3 上采样
- 2. 构建 DCGAN
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- 2.1 生成器
- 2.2 判别器
- 2.3 训练 DCGAN
0. 前言
DCGAN (Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) 是基于生成对抗网络 (Convolutional Generative Adversarial Networks, GAN) 的深度学习模型，相比传统的 GAN 模型，DCGAN 通过引入卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN) 架构来提升生成网络和判别网络的性能。DCGAN 中的生成网络和判别网络都是使用卷积层和反卷积层构建的深度神经网络。生成网络接收一个随机噪声向量作为输入，并通过反卷积层将其逐渐转化为与训练数据相似的输出图像，判别网络则是一个用于分类真实和生成图像的卷积神经网络。
1. 网络架构
DCGAN 并不是严格的固定神经网络(固定神经网络具有用一组固定的参数(例如卷积核大小和层数)和预定义的层)。相反，它更像是体系结构设计指南。DCGAN 中批归一化，激活函数和上采样的使用影响了 GAN 的发展。因此，我们将对它们进行进一步学习，为设计我们自己的 GAN