These results demonstrate that DCGAN-based augmentation significantly improves classification performance and can play a crucial role in aiding the early detection of cervical cancer, enhancing diagnostic accur
深度卷积生成对抗网络(DCGAN)是一种生成对抗网络(GAN)的变体,它使用卷积神经网络(CNN)作为生成器和判别器的架构。DCGAN的提出旨在解决传统GAN训练中的一些问题,如训练不稳定和生成图像质量不佳等。 DCGAN的关键特点包括: 1. 使用卷积层代替全连接层:生成器和判别器中的网络结构都采用卷积层和反卷积层,这有助于学习...
一、理论基础 1. DCGAN原理 深度卷积对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,简称DCGAN)是一种深度学习模型,由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个神经网络组成。DCGAN结合了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)和生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GAN)的思想,...
paper: DCGAN classDCGAN_Generator(nn.Module):def__init__(self,latent_dim=100,hidden_channels=64):super().__init__()self.main=nn.Sequential(nn.ConvTranspose2d(latent_dim,hidden_channels*8,kernel_size=4,stride=1,padding=0,bias=False),nn.BatchNorm2d(hidden_channels*8),nn.ReLU(True),nn....