4. DCGAN 主要贡献:将CNN引入GAN的模型设计中 对GAN的结构给出了如下建议: 论文中还进行了两项有意思的实验: 将discriminator的所有卷积层提取到的特征,训练一个分类器,来验证discriminator的对原始数据的特征提取能力 控制隐变量z中的部分点,改变生成图片中的特定性质(见原文图4);隐变量的vector arthmetic,实现图...
在之前我们介绍了DCGAN与原始GAN的相关理论,并给出了DCGAN生成手写数字图像的代码。若有兴趣请分别移步如下链接: 戴璞微:【GAN】一、利用keras实现DCGAN生成手写数字图像16 赞同 · 0 评论文章 戴璞微:【GAN】二、原始GAN论文详解41 赞同 · 6 评论文章 戴璞微:【GAN】三、DCGAN论文详解11 赞同 · 0 评论文章...
DCGAN网络模型:G网络,100 z->fc layer->reshape->deconv+batchNorm+RELU(4)->tanh64X64。D网络,版本1,conv+batchNorm+leakyRELU(4)->reshape->fc layer 1->sigmoid。D网络,版本2,conv+batchNorm+leakyRELU(4)->reshape->fc layer 2->softmax。 G网络4层反卷积,D网络4层卷积。G网络D网络反结构。D网...
DCGAN: DCGAN是继GAN之后比较好的改进,其主要的改进主要是在网络结构上,到耳前为止,DCGAN的网络结构还是被广泛的使用,DCGAN极大的提升了GAN训练的稳定性以及生成结果质量。 DCGAN的生成器网络结构如上图所示,相较原始的GAN. ,DCGAN几乎完全使用了卷积层代替全连接层,判别器几乎是和生成器对称的,从上图里我们可以看...
对于标题中的cGAN/cDCGAN,小c,全称是conditional,条件的。DC,全称是Deep Convolution,深度卷积。都是GAN网络的一个变种。对于DCGAN与GAN的关系,也很简单,因为最开始GAN网络是用神经网络设计的,而后来出现了计算能力更强的卷积(CNN),训练逻辑相同,只是计算操作不同,当然可以相互替换。
DCGAN并没有从根本上解决GAN训练不稳定的问题,训练的时候仍需要小心的平衡生成器和判别器的训练,往往是训练一个多次,训练另一个一次。三、WGAN论文《Wasserstein GAN》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf WGAN主要是从损失函数的角度对GAN进行了改进,这种改进即使在全连接层也能得到很好的表现结果,在...
前两个小节主要介绍了GAN的理论基础,存在的难训练D强G弱的challenge和理论上的解决方案。这个小节先介绍GAN与CNN结合的一个变种DCGAN,接着介绍目前最重要的变种之一conditional GAN(cGAN),条件可以是label, tex…
DCGAN几乎是生成对抗网络的入门模板了,不多赘述. DAY3: CGAN CGAN的全称叫Conditional Generative Adversarial Nets,condition的意思是就是条件,我们其实可以理解成概率统计里一个很基本的概念叫做条件概率分布.举个例子: 假设在桌子上抛掷一枚普通的骰子,则其点数结果的概率分布是集合 {1,2,3,4,5,6}的均匀分布:每...
DCGAN（深度卷积生成对抗网络）改进了GAN的网络结构，采用全卷积网络替代全连接层，提高了训练稳定性与生成质量。DCGAN的生成器网络结构包括卷积层、转置卷积层与上采样层等，与判别器网络结构对称。DCGAN在训练细节上也进行了优化，包括预处理、参数初始化、激活函数选择与优化器使用等，以确保训练过程的稳定...
CGAN and DCGAN Conditional Generative Adversarial Nets,简单来说就是条件生成-对抗网络。在生成器以及判别器上它都多了一个标签作为输入。 所以,生成器的输入是噪声和标签,输出还是生成图;判别器的输入是生成图,真实图以及标签,输出还是真和假。 之前的GAN教程,实验数据用的是简单的散点,在本教程中,我们使用MNIST...