对抗生成网络GAN系列——GANomaly原理及源码解析(1)

E

(

x

)

)

G_E(x))

GE​(x))和解码器

G

D

(

z

)

G_D(z)

GD​(z)，其实这就是一个自动编码器结构，主要用来学习输入x的数据分布并重建图像

x

^

{\hat x}

x^。我们一个个来看，先看

G

E

(

x

)

G_E(x)

GE​(x)结构，假设我们的输入x维度为

R

C

×

H

×

W

\mathbb{R}^{C×H×W}

RC×H×W，经过

G

E

(

x

)

G_E(x)

GE​(x)结构后，变成一个向量

z

z

z，其维度为

R

d

\mathbb{R}^d

Rd。【

G

E

(

x

)

G_E(x)

GE​(x)具体结构很简单啦，这里就不详细介绍了。我会在源码解析部分给出，大家肯定一看就会。】接着我们来看

G

D

(

z

)

G_D(z)

GD​(z)结构，它会将刚刚得到的向量z上采样成

x

^

\hat x

x^，

x

^

\hat x

x^的维度和

x

x

x一致，都为

R

C

×

H

×

W

\mathbb{R}^{C×H×W}

RC×H×W。关于

G

D

(

Z

)

G_D(Z)

GD​(Z)结构也很简单，其主要用到了转置卷积，对于转置卷积不了解的可以看博客[2]了解详情。生成器网络G就