GAN判别器用BN层好吗

GAN判别器中使用Batch Normalization (BN)层是可以的，但通常不建议使用。这是因为BN层被设计用于归一化输入数据，使其具有零均值和单位方差，以便更好地将数据输入到下一层网络中。然而，在GAN的判别器中，BN层可能会使生成器和判别器之间的动态平衡失控，导致生成器无法产生高质量的样本。因此，通常建议在GAN判别器中不使用BN层，而使用其他归一化技术，如Instance Normalization (IN)层或 Layer Normalization (LN)层。

相关问题

GAN用BN层做为生成器结构可以用吗啊

可以使用BN层作为生成器结构中的一部分，但是需要注意BN层的使用方式和限制。BN层的主要作用是对输入数据进行归一化，使得生成器在训练过程中更加稳定。但是在GAN中使用BN层需要注意以下几点：

1. BN层的统计量（均值和方差）是在训练过程中计算得到的，因此在生成器的生成过程中不能使用BN层，而是需要使用移动平均等方法来计算统计量。

2. BN层会对梯度的计算产生影响，因此需要对BN层进行特殊的处理，如使用反向传播中的“反向传播统计量”等方法。

3. 在GAN的训练过程中，由于生成器和判别器的训练过程不同，因此需要对BN层的使用进行特殊的调整，如在生成器中使用“虚拟批归一化”等方法。

因此，使用BN层作为生成器结构需要特别注意以上几点，并且需要根据具体的场景进行调整和优化。

给出一个gan的超像素判别器的pytorch实现

下面是一个基于PyTorch实现的GAN超像素判别器的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, img_shape):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.img_shape = img_shape

        self.conv1 = nn.Conv2d(img_shape[0], 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256)
        self.conv4 = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
        self.bn4 = nn.BatchNorm2d(512)
        self.conv5 = nn.Conv2d(512, 1, kernel_size=4, stride=1, padding=0)

    def forward(self, img):
        out = F.leaky_relu(self.conv1(img), 0.2)
        out = F.leaky_relu(self.bn2(self.conv2(out)), 0.2)
        out = F.leaky_relu(self.bn3(self.conv3(out)), 0.2)
        out = F.leaky_relu(self.bn4(self.conv4(out)), 0.2)
        out = torch.sigmoid(self.conv5(out))
        return out

这个判别器采用了5个卷积层，最后输出一个值，在训练中判别器会判断输入的超像素是真实的还是生成的。其中，`img_shape`是输入超像素的形状，这个模型支持任意大小的输入。`Conv2d`是PyTorch中的卷积层，`BatchNorm2d`是批归一化层，`leaky_relu`是带泄露整流的激活函数，`sigmoid`是输出层激活函数。在训练过程中，需要对该模型进行优化更新，可以使用PyTorch中的优化器进行实现。