24、深度学习中的GAN与SRCNN技术详解

深度学习中的GAN与SRCNN技术详解

在深度学习领域，生成对抗网络（GAN）和超分辨率卷积神经网络（SRCNN）是两项非常重要的技术。GAN能够生成逼真的合成图像，而SRCNN则可以提高图像的分辨率。下面我们将详细介绍这两项技术的原理、实现和训练过程。

1. DCGAN的训练与实现

DCGAN是GAN的一种变体，下面我们将在MNIST数据集上训练DCGAN来生成假数字。

1.1 判别器的构建

判别器的作用是区分输入图像是真实的还是合成的。以下是构建判别器的代码：

@staticmethod
def build_discriminator(width, height, depth, alpha=0.2):
    # initialize the model along with the input shape to be
    # "channels last"
    model = Sequential()
    inputShape = (height, width, depth)

    # first set of CONV => RELU layers
    model.add(Conv2D(32, (5, 5), padding="same", strides=(2, 2),
                     input_shape=inputShape))
    model.add(LeakyReLU(alpha=alpha))

    # second set of CONV => RELU layers
    model