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GAN論文研讀(二)-----DCGAN
時間 2020-12-30
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GAN論文研讀(二)—–DCGAN 1. 卷積與轉置卷積 cGAN初步解決了GAN不能生成具有特定屬性的圖片這一問題,但是,GAN難訓練,容易出現大量無效圖片的弱點仍未得到改善。爲此,Alec Radford等人[1]將卷積神經網絡框架引入GAN中,替代原先的多層感知機模型,大大提升了GAN生成圖片的穩定性。該論文雖沒在理論上進行大量推導,但在GAN的工程實現上做出了不小的貢獻。 本文首先
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