GAN學習之路（四）：馬爾可夫判別器（PatchGAN）

概念 馬爾可夫判別器是判別模型的一種。 基於CNN的分類模型有很多種，很多網絡都是在最後引入了一個全連接層，然後將判別的結果輸出（輸出結點）。 馬爾可夫判別器則是不一樣，直觀來看，它完全由卷積層構成，最後輸出的是一個n*n的矩陣，最後取輸出矩陣的均值作爲True/False的輸出。 事實上，輸出矩陣中的每一個輸出，代表着原圖中一個感受野，對應了原圖的一片（patch），而具有這樣結構的GAN被稱爲

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