SteganoGAN的网络结构

SteganoGAN是一个基于生成对抗网络（GAN）的隐写算法，它由两个神经网络组成：隐写网络和鉴别网络。其网络结构如下：

1. 隐写网络

隐写网络由两个卷积神经网络（CNN）组成，分别称为编码器和解码器，它们的结构都是类似的。

编码器的输入是载体图像和要隐藏的秘密图像，它们被级联在一起并通过一个卷积层进行特征提取。然后，这些特征被送入多个残差块中，以便更好地保留细节信息。最后，编码器输出一个秘密图像的嵌入向量，它被嵌入到载体图像中。

解码器的输入是载体图像和嵌入向量，它们被级联在一起并通过一个卷积层进行特征提取。然后，这些特征被送入多个残差块中，以便更好地保留细节信息。最后，解码器输出一个重建的秘密图像。

2. 鉴别网络

鉴别网络是一个常规的CNN分类器，它的输入是载体图像，它的输出是一个二元分类结果，表示载体图像是否包含秘密信息。

在SteganoGAN中，这两个网络通过对抗训练进行训练，鉴别网络试图区分包含秘密信息的图像和不包含秘密信息的图像，而隐写网络则试图欺骗鉴别网络以使其无法正确识别是否包含秘密信息。随着训练的进行，隐写网络学会了嵌入秘密信息的方式，以使得鉴别网络无法正确识别。