今天继续训练不同的GAN网络。

DCGAN(深度卷积对抗生成网络,Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)是GAN的直接扩展。不同之处在于,DCGAN会分别在判别器和生成器中使用卷积和转置卷积层。

它最早由Radford等人在论文Unsupervised Representation Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial Networks中进行描述。判别器由分层的卷积层、BatchNorm层和LeakyReLU激活层组成。输入是3x64x64的图像,输出是该图像为真图像的概率。生成器则是由转置卷积层、BatchNorm层和ReLU激活层组成。输入是标准正态分布中提取出的隐向量𝑧𝑧,输出是3x64x64的RGB图像。

 

 50论训练之后的生成结果。

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