48、《生成对抗网络合成新数据：DCGAN与WGAN技术解析》

《生成对抗网络合成新数据：DCGAN与WGAN技术解析》

1. 简单GAN模型回顾与DCGAN引入

在之前的简单GAN模型训练中，随着训练推进，生成器网络生成的图像越来越逼真。然而，即使经过100个训练周期，生成的图像与MNIST数据集中的手写数字仍有很大差异。此前设计的简单GAN模型，生成器和判别器都仅包含一个全连接隐藏层。虽然在MNIST数据集上训练该模型后，生成的新手写数字取得了一定成果，但仍未达到令人满意的效果。

在图像分类任务中，带有卷积层的神经网络架构相较于全连接层具有诸多优势。同理，为处理图像数据的GAN模型添加卷积层，可能会改善生成效果。接下来，我们将实现深度卷积生成对抗网络（DCGAN），其生成器和判别器网络均使用卷积层。

2. 提升合成图像质量的关键技术

为了提升之前GAN示例的性能，我们将实现DCGAN，并采用以下几种关键技术：
- 转置卷积
- 批量归一化（BatchNorm）
- Wasserstein生成对抗网络（WGAN）
- 梯度惩罚

DCGAN由A. Radford、L. Metz和S. Chintala于2016年提出。该网络从一个随机向量z开始，首先使用全连接层将z投影到一个合适大小的新向量，使其能够重塑为空间卷积表示（h×w×c），该表示小于输出图像的大小。然后，使用一系列被称为转置卷积的卷积层，将特征图上采样到所需的输出图像大小。

3. 转置卷积

在之前的学习中，我们了解了一维和二维空间中的卷积操作，特别是填充和步幅的选择如何改变输出特征图。卷积操作通常用于对特征空间进行下采样，而转置卷积操作则通常用于上采样特征