DCGAN除了G网络与CNN不同之外,还有其它明显的差异?

娜天的枫 2022-01-20 12:01:08

DCGAN除了G网络与CNN不同之外,还有其它明显的差异?

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weixin_38498942 2022-01-20
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a. 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。
b. 除了生成器模型的输出层和判别器模型的输入层,在网络其它层上都使用了Batch Normalization,使用BN可以稳定学习,有助于处理初始化不良导致的训练问题。
c. G网络中使用ReLU作为激活函数,最后一层使用tanh

生成对抗网络GAN)是一种由Ian Goodfellow于2014年提出的深度学习模型。它包括两个相互竞争的神经网络:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的目的是生成尽可能逼真的数据,而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。这种设置使得生成器和判别器在训练过程中不断提高,生成器学习创建越来越逼真的数据,判别器则变得更擅长区分真假数据。 在训练过程中,生成器接收随机噪声作为输入,试图生成符合真实数据分布的数据。判别器评估接收到的数据,判断其是来自真实数据集还是生成器。这个过程类似于一个“伪造者”与“警察”的游戏,其中生成器试图欺骗判别器,而判别器则尝试识破欺骗。 GAN的这种设置赋予了它强大的能力。在图像生成领域,GAN能够产生高质量、逼真的图像,这在艺术创作、娱乐、游戏开发和虚拟现实等领域有广泛应用。除了图像生成,GAN还被用于图像编辑,包括风格迁移、图像修复和超分辨率等任务。 此外,GAN还在视频生成、文本到图像的合成、药物发现、数据增强、匿名化处理等领域展现出其潜力。例如,在医疗影像分析中,GAN可以生成医学图像数据,帮助改善训练深度

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