生成模型--DCGAN(Deep Convolution GAN)

最新推荐文章于 2025-07-11 10:22:45 发布
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DC-GAN(Deep Convolutional GAN)是一种利用深度卷积网络改进的生成对抗网络。相较于早期采用全连接层的GAN，DC-GAN通过使用带有步幅的卷积层替代池化层、引入批量归一化、摒弃全连接层并采用ReLU或LeakyReLU作为激活函数等技术，实现了更好的生成效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

DC-GAN(Deep Convolution GAN)

  用深度卷积网络进行对抗生成网络的建模。
  最早的时候，GAN采用的是全连接层。而后也有一些基于卷积神经网络的GAN实现，但是相对来说，DC-GAN的最终表现与同期的模型相比更优秀。

模型的一些改进细节

  1）将Pooling层替换成带有stride的卷积层
  2）使用Batch Normalization
  3）放弃使用全连接层
  4）将卷积层的非线性部分换成ReLU或者Leaky ReLU

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