StarGAN生成器結構

第1層：我們3通道的圖片+5通道的label作爲輸入，卷積核設置爲64個，卷積核爲7*7，滑動步長爲1，填充爲3；我們使用IN歸一化（Instance Norm比Batch Norm的效果要更好），加速了訓練，提升了訓練的穩定性。；用Relu作激勵函數。 第2-3層：下采樣2個卷積層；stride=2,使用步長卷積代替池化，卷積在提取圖像特徵上具有很好的作用。 我們希望複雜特徵的數量越多越好，越多

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