功能 随机噪声→生成器→MINIST图像。 训练方法 0 损失函数：gan的优化目标是一个对抗损失，是二分类问题，用BCELoss 1 判别器的训练，首先固定生成器参数不变，其次判别器应当将真实图像判别为1，生成图像判别为0 loss=loss(real_out, 1)+loss(fake_out, 0)
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本文介绍了如何使用DCGAN（深度卷积生成对抗网络）将随机噪声转化为MNIST手写数字图像。训练过程中，采用了二分类的BCELoss作为损失函数，分别对判别器和生成器进行训练，以达到生成逼真图像的目标。详细代码实现参考了开源资源。
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