DCGAN的代碼實現(基於tansorflow的手寫數字集合)

DCGAN 是在生成模型和判別模型中使用卷積和反捲積操做, 提升了模型的效果. DCGAN相比於GAN的改進之處:git 使用了LeakRelu 激活函數, 通過大牛的實驗證實效果好於Relu 使用batchnormalization, 有效減小了隨機初始化帶來的偏差 判別網絡中使用了strides convolutions 代替了池化操做, 生成器中使用fractional strided co

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