DCGAN的全程为Deep Convolutional Generative Adversarial Network，即深度卷积对抗网络。该实验的主要目的是利用DCGAN来生成人脸图像。DCGAN是Alec Radfor等人[1]于2015年提出的一种模型，该模型基于GAN，并加入了卷积网络，以实现对图像的处理。
在generator中，传统CNN中的pooling层用batch normalization层代替，这样做的好处在于能够减少由于层数加深带来的梯度消散的影响
本文介绍了一种名为DCGAN(深度卷积对抗网络)的模型，由Alec Radfor等人于2015年提出，旨在生成高质量的人脸图像。DCGAN基于GAN模型并结合卷积网络，特别在Generator中使用batch normalization替代传统的pooling层，有效解决深层网络的梯度消失问题。
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