概述
针对GAN的认识
- 由判别模型和生成模型两部分组成。
- 生成模型负责生成假样本，欺骗判别器。
- 判别模型来分辨真样本和假样本。
- 两个模型交替训练，类似对抗博弈的过程。
- 训练判别器，固定生成器，使用反向传播。
- 固定判别器，训练生成器，使用反向传播。
针对DCGAN的认识
- GAN存在训练不稳定，生成过程不可控的缺点而对GAN进行了改进，从而有了DCGAN（Deep Convolutional GAN）。
- 将卷积神经网络引入DCGAN，来替代GAN生成器和判别器中的多层感知机，同时为了使整个网络可微，用卷积层代替池化层，另外将全连接层以全局池化层替代以减轻计算量。
课后习题
最后
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