DCGAN深度解析：构建生成器与判别器的关键技巧

"DCGAN（深度卷积生成对抗网络）是一种使用深度学习技术构建的生成模型，它在生成器（Generator）和判别器（Discriminator）中都使用了卷积神经网络。此资源主要讨论了DCGAN在TensorFlow中的实现，特别是集中在model.py文件中的生成器和判别器的定义。生成器使用转置卷积（deconv2d）进行上采样，而判别器则应用了标准卷积（conv2d）。同时，DCGAN还引入了批标准化（Batch Normalization）以提高训练效果和样本质量。" 在DCGAN中，有以下几个关键的设计改动和概念： 1. **取消池化层**：传统的卷积网络中，池化层用于减少数据维度，但DCGAN用 stride（步长）为2的卷积来代替，这在判别器中实现下采样，而在生成器中用于上采样。 2. **批标准化（Batch Normalization）**：在生成器和判别器的每一层都使用批标准化，有助于加速训练过程，稳定学习，并确保输入数据的均值为0，方差为1。这有助于防止梯度消失或爆炸的问题，同时也减少了初始化权重的影响。 3. **全卷积网络**：DCGAN去掉了全连接（FC）层，使得网络成为全卷积网络。这意味着网络可以处理任意大小的输入，而不局限于固定尺寸的输入图像。 4. **激活函数的选择**：生成器使用ReLU激活函数，除了最后一层使用tanh，这使得生成的样本位于-1到1的范围内。判别器则使用LeakyReLU，其在负区有非零斜率，有助于解决ReLU可能遇到的“死亡ReLU”问题，最后一层使用softmax来输出概率分布。 5. **卷积操作**：在`discriminator()`函数中，自定义的`conv2d`是对`tf.nn.conv2d`的微调。`tf.nn.conv2d`函数接受几个关键参数，如输入张量、滤波器、步长、填充方式等，用于执行二维卷积操作。 在实现DCGAN时，`model.py`文件中的生成器和判别器的定义至关重要。生成器通过反卷积（deconv2d）从随机噪声生成高分辨率的图像，而判别器则尝试区分真实图像和生成的图像。这个过程是通过交替优化这两个网络来实现的，最终目标是生成器能够生成逼真的图像，而判别器无法区分真实和虚假。