深度网络 我对深度神经网络的实现。 实施方法 该存储库实现以下内容： 亚像素卷积：， 转换后的参数ReLU：， 重量归一化：， 标签平滑：， Wasserstein GAN：， Wasserstein GAN的改进培训：， 深度后悔分析生成对抗网络：， 使用辅助分类器GAN进行条件图像合成： 学习通过生成对抗网络发现跨域关系：， Minibatch Stat级联：， 要求 张量流> = 1.4.0 Python 3