在MNIST数据集上构建GAN时，如何设计生成器和判别器的网络架构以生成高质量的图像，并且有哪些优化策略可应用？

为了在MNIST数据集上构建高效的生成对抗网络(GAN)，首先要精心设计生成器和判别器的网络架构。生成器通常采用编码器-解码器结构，例如可以使用全连接层进行降维和升维操作，或者使用卷积层和转置卷积层来捕捉图像的局部特征并生成图像。生成器的最后一个层应使用tanh激活函数，以确保输出值在-1到1之间，与图像的像素值范围对应。

参考资源链接：[MNIST数据集上的GAN性能优化：生成器与判别器的架构调整探索](https://wenku.csdn.net/doc/27ae6sxouv?spm=1055.2569.3001.10343)

判别器的设计则倾向于利用卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征，并使用sigmoid激活函数作为输出层，用于判断输入图像是否为真实样本。重要的是判别器的架构要足够强大，能够准确区分真实和生成的图像。

为了优化GAN的性能，可以采取以下策略：引入标签平滑技术，给真实图像的标签添加一点噪声，这有助于生成器捕捉数据的多样性；使用历史平均模型技术，通过保持判别器的权重不变一段时间，减少生成器的波动；以及应用Wasserstein损失，通过惩罚生成器和判别器之间的距离来提高训练稳定性。

在实践中，还可以进行超参数调整，例如学习率、批大小和训练周期，以及使用正则化技术防止过拟合。此外，可以结合使用不同的GAN架构，如DCGAN，它引入了卷积层来稳定训练过程，并允许生成器学习到图像的局部和全局结构。

通过这些设计和优化策略，可以提高GAN在MNIST数据集上的生成图像质量和判别器的辨别能力。为了进一步学习和实践这些技术，建议阅读《MNIST数据集上的GAN性能优化：生成器与判别器的架构调整探索》，这份资料提供了实验性的架构调整方法和详细案例，帮助读者深入了解并应用GAN在图像生成任务中的最新进展。

参考资源链接：[MNIST数据集上的GAN性能优化：生成器与判别器的架构调整探索](https://wenku.csdn.net/doc/27ae6sxouv?spm=1055.2569.3001.10343)