DCGAN（深度卷积生成对抗网络）是一种经典的生成模型，广泛应用于图像生成领域。以下是实现DCGAN的步骤和相关资源：

1. 核心原理 📚

  • 生成器：通过反卷积层将噪声向量转换为图像
  • 判别器：使用卷积层判断输入是真实图像还是生成图像
  • 对抗训练：最小化生成器损失，最大化判别器损失

2. 代码框架 🧩

import torch
from torch import nn
from torchvision import datasets, transforms

# 生成器结构
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(100, 256, 4, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            # 后续层...
        )
    
    def forward(self, input):
        return self.main(input)

3. 训练技巧 🔧

  • 使用预训练的VGG网络进行特征匹配
  • 添加标签平滑（Label Smoothing）防止过拟合
  • 采用谱归一化（Spectral Normalization）稳定训练
DC_GAN

4. 扩展阅读 📚

点击了解DCGAN的完整实现教程
探索更多GAN变体

5. 常见问题解答 ❓

  • Q: 如何选择合适的损失函数？

  • A: 建议使用Wasserstein损失提升稳定性

  • Q: 生成图像质量不理想？

  • A: 可尝试调整学习率或增加残差连接

通过不断优化网络结构和训练策略，您将能够生成高质量的合成图像 🚀