Reference 论文地址在这[1511.06434] Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (arxiv.org) 参考博客GAN学习指南：从原理入门到制作生成Demo - 知乎 (zhihu.com) 原理篇 DCGAN的原理和GAN是一样的，这里就不在赘述。它只是把G和D换成了两个卷积神经网络(CNN)。DCGAN对卷积神经网络的结构做了一些改变，以提高样本的质量和收敛的速度，这些改变有： 取消所有pooling层。G网络中使用转置卷积（transposed convolutional layer）进行上采样，D网络中用加入stride的卷积代替pooling。 在D和G中均使用Batch Normalization 去掉FC层，使网络变为全卷积网络 G网络中使用ReLU作为激活函数，最后一层使用tanh D网络中使用LeakyReLU作为激活函数 DCGAN中的G网络示意： 数据篇 作为伪二次元，选择参考这篇立本友人的工作C
Axuanz
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