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DCGAN: 深度卷积生成对抗网络
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01-07
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## 什么是DCGAN DCGAN将CNN和原始地GAN结合到一起,生成模型和判别模型都运用了深度卷积神经网络的生成对抗网络。DCGAN将CNN和GAN结合,奠定了之后几乎所有GAN的基本网络架构。 DCGAN极大地提升了原始GAN训练地稳定性和生成结果质量。 ## DCGAN的改进之处: 1. DCGAN的生成器和判别器都舍弃了CNN的池化层,判别器保留CNN的整体架构,生成器则是将卷积层替换成了反卷积层(ConvTranspose2d)。 2. 在判别器和生成器中使用了Batch Normalization(BN)层,这有助于处理初始化不良导致的训练问题,加速模型训练,提升了训练的稳定性。 3. 在生成器中除输出层使用Tanh()激活函数,其余层全部使用ReLu激活函数。而在判别器中,除输出层外所有层都使用LeakyReLu激活函数,防止梯度稀疏。这一点已在基础GAN中使用。 ## DCGAN整体架构:  第一步应该是通过一个线性层进行了映射。 ## 生成器G的结构  ## 判别器D的结构 
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