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昇思25天学习打卡营第17天|DCGAN生成漫画头像

昇思25天学习打卡营第17天|DCGAN生成漫画头像

 

1. 学习内容复盘

我们将通过示例代码说明DCGAN网络如何设置网络、优化器、如何计算损失函数以及如何初始化模型权重。在本教程中,使用的动漫头像数据集共有70,171张动漫头像图片,图片大小均为96*96。

GAN基础原理

这部分原理介绍参考GAN图像生成

DCGAN原理

DCGAN(深度卷积对抗生成网络,Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)是GAN的直接扩展。不同之处在于,DCGAN会分别在判别器和生成器中使用卷积和转置卷积层。

它最早由Radford等人在论文Unsupervised Representation Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial Networks中进行描述。判别器由分层的卷积层、BatchNorm层和LeakyReLU激活层组成。输入是3x64x64的图像,输出是该图像为真图像的概率。生成器则是由转置卷积层、BatchNorm层和ReLU激活层组成。输入是标准正态分布中提取出的隐向量z声明:本文内容由网友自发贡献,转载请注明出处:【wpsshop】

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