DCGAN 使用指南：将卷积神经网络和对抗网络结合，适用于生成小尺寸的图像

本文主要是介绍DCGAN 使用指南：将卷积神经网络和对抗网络结合，适用于生成小尺寸的图像，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

DCGAN 使用指南：将卷积神经网络和对抗网络结合

网络结构
细节设计

论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.06434

项目代码：https://github.com/tensorlayer/DCGAN.git

DCGAN 适用于生成小尺寸的图像，并且具有简单易用的优势

StyleGAN 适用于生成高分辨率、高质量的图像，并且具有对风格的精细控制能力。

具体选择哪个方法取决于应用需求和数据的特点。

如上图，生成器的输入是一个 100 维的噪声向量。

再将100维向量变成 4*4*1024 的张量，将原始的一维数据扩展到更高维度，以便能够利用卷积、池化、全连接等操作进行计算和学习。

可理解为将原始数据映射到一个 4*4 的二维空间，并在每个位置上用 1024 个通道表示特征。

把 4*4*1024 的张量增大为 8*8*512 张量，是反卷积操作。

经过 4 个反卷积层，每次分辨率都提升 2 倍，最终得到 64*64*3。

判别器：把生成的图像送入，输出一个概率。

把图像不断降低 2 倍，最后变成 4*4*512，是生成器的反向。

去除全连接层，使用步长卷积代替池化

去除全连接层减少了参数量并保留了空间信息，而使用步长卷积避免了信息丢失并提取更好的特征，提升了 DCGAN 的性能和生成图像质量。
生成器输出层使用tanh，其他层使用ReLU

使用tanh激活函数作为生成器输出层的选择是为了限制生成图像的范围，使其与真实图像的像素范围更接近。

但在其他层中使用ReLU等非饱和激活函数可以避免梯度消失问题，并提供更大的表达能力，以更好地学习数据分布。
判别器输出层使用sigmoid激活函数的好处，其他层使用leaky ReLU激活函数

使用sigmoid激活函数的原因是将判别器的输出转换为概率值[0,1]，方便进行真假分类。

其他层使用Leaky ReLU激活函数是为了克服ReLU的一些限制，提供更好的梯度传播和表达能力。
看上图，卷积层都使用 Batch Normalization，生成器输出层、判别器输入层为没有使用

生成器输出层和判别器输入层通常不使用批量归一化，以保持生成样本的多样性、真实性和判别器的性能。

其他层使用批量归一化是为了加速网络的收敛速度、防止梯度消失或爆炸、提高泛化能力，并具有一定的正则化效果。