50、用于合成新数据的生成对抗网络

用于合成新数据的生成对抗网络

1. 简单GAN模型回顾与改进方向

在之前的简单GAN模型训练中，随着训练的推进，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。之前设计的简单GAN模型，生成器和判别器都只有一个全连接隐藏层，在MNIST数据集上训练后，虽然取得了一些有希望的结果，但仍未达到令人满意的程度。

由于在图像分类任务中，带有卷积层的神经网络架构相比全连接层具有诸多优势，因此可以尝试在GAN模型中添加卷积层来处理图像数据，以改善生成结果。接下来将实现深度卷积生成对抗网络（DCGAN），该网络在生成器和判别器网络中都使用卷积层。

2. 提升合成图像质量的技术

为了提升之前GAN示例的性能，将实现DCGAN，并采用一些额外的关键技术，同时实现Wasserstein GAN（WGAN）。这些技术包括：
- 转置卷积
- 批量归一化（BatchNorm）
- WGAN
- 梯度惩罚

2.1 转置卷积

在之前的学习中，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空间。

为了理解转置卷积操作，进行一个简单的思想实验。假设有一个大小为$n×n$的输入特征图，对其应用具有特定填充和步幅参数的二维卷积操作，得到大小为$m×m$的输出特征图。现在的问题是，如何对这个$m×m$的输出特征图应用另一个卷积操作，以获得初始维度为$n×n$的特征图，同时保持输入和输出之间的连接模式。需要注意的是，转置卷积