DCGAN是GAN的扩展,使用卷积和转置卷积层来分别构建判别器和生成器。它由Radford等人提出,判别器包括卷积层、BatchNorm层和LeakyReLU激活层,生成器包括转置卷积层、BatchNorm层和ReLU激活层。本教程将使用动漫头像数据集来训练该网络,并生成动漫头像图片。
生成器 G 的作用是将隐向量 z 映射到数据空间,创建与真实图像大小相同的 RGB 图像。在实践中,这是通过一系列转置卷积层来完成的,每个层都与批量归一化层和 ReLu 激活层配对,输出经过 tanh 函数,使其返回 [-1,1] 的数据范围内。
判别器 D 的结构和作用,它是一个二分类网络模型,通过一系列的卷积和激活函数处理得到图像为真实图的概率。DCGAN论文提到,使用卷积进行下采样可以让网络学习自己的池化特征,而不是通过池化操作。
循环训练网络,每经过50次迭代,就收集生成器和判别器的损失,以便于后面绘制训练过程中损失函数的图像。
生成的图片例子
训练次数增多,图像质量也越来越好。当训练周期数达到50以上时,生成的动漫头像与数据集中的相似。接下来通过加载生成器网络模型参数文件来生成图像。
使用DCGAN(深度卷积生成对抗网络)生成动漫头像图片。包括数据准备与处理、生成器网络结构、判别器网络结构、损失函数和优化器设置、模型训练过程以及最终生成的动漫头像图片展示。