GAN系列-03 Deep Convolutional Generative Adversarial Network

Deep Convolutional Generative Adversarial Network

前言

DCGAN這篇可以看成將GAN應用到CNN的論文，所使用的Objective Function跟GAN一樣，不同的地方在這篇論文的作者使用CNN跟Deconvolution(DeConv)來當訓練用的模型。在DCGAN中，Discriminator是一個CNN的網路，輸入一張圖片，然後輸出是真還假的機率；而Generator和CNN相反，輸入noise通過Generator生成一張圖片，因為vector通過一層層layer而逐漸變大，和CNN的作用相反所以稱之為DeConv。