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上传时间: 2020-07-20
详细说明:一、DCGAN论文要点
通过跨步卷积层(例如:stride= 2)代替池化层(例如:最大池化层)
取消全连接层,用全局平均池化层代替(在判别器的最后一层)
所有层的输出都用BatchNormalization做归一化
生成器使用转置卷积层,激活函数使用ReLU函数,但最后一层输出层使用Tanh激活函数;判别器使用卷积层,激活函数使用LeakyReLU, the slope of the leak was set to 0.2 in all models.
All weights were initialized from a zero-centered Normal distribution with standard deviation 0.02. (所有权重均从零中心正态分布初始化,标准偏差为0.02),Adam优化器的beta1值设置为0.5,学习率设置为0.0002,所有模型均采用小批量随机梯度下降(SGD)训练,最小批量为128。
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