生成對抗網路（三）DCGAN

最近在研究dcgan,全稱為deep convolutional

generative adversarial networks，是在gan的基礎上加入卷積層，使得模型在影象的生成上能夠穩定而不是簡單地對樣本輸入產生記憶。gan採用的是全連線神經網路，訓練時不穩定，容易崩潰，而這篇**針對原始gan進行了改進，並針對生成器的結構進行了設計，使得生成的更加穩定。

作者的工作體現在以下幾個方面：

**採用keras實現，基本設定和**一致，資料集為mnist。

生成器的輸入是100維的向量，每一維的取值為μ=0

,σ=1

\mu=0,\sigma=1

μ=0,σ=

1

def build_generator(self):

model = sequential()
model.add(dense(128 * 7 * 7, activation="relu", input_dim=self.latent_dim))
model.add(reshape((7, 7, 128)))
model.add(upsampling2d())
model.add(conv2d(128, kernel_size=3, padding="same"))
model.add(batchnormalization(momentum=0.8))
model.add(activation("relu"))
model.add(upsampling2d())
model.add(conv2d(64, kernel_size=3, padding="same"))
model.add(batchnormalization(momentum=0.8))
model.add(activation("relu"))
model.add(conv2d(self.channels, kernel_size=3, padding="same"))
model.add(activation("tanh"))
model.summary()
noise = input(shape=(self.latent_dim,))
img = model(noise)
return model(noise, img)

判別器的輸入是28*28的，輸出是一維的判別結果，1表示真，0表示假。

def build_discriminator(self):

model = sequential()
model.add(conv2d(32, kernel_size=3, strides=2, input_shape=self.img_shape, padding="same"))
model.add(leakyrelu(alpha=0.2))
model.add(dropout(0.25))
model.add(conv2d(64, kernel_size=3, strides=2, padding="same"))
model.add(zeropadding2d(padding=((0,1),(0,1))))
model.add(batchnormalization(momentum=0.8))
model.add(leakyrelu(alpha=0.2))
model.add(dropout(0.25))
model.add(conv2d(128, kernel_size=3, strides=2, padding="same"))
model.add(batchnormalization(momentum=0.8))
model.add(leakyrelu(alpha=0.2))
model.add(dropout(0.25))
model.add(conv2d(256, kernel_size=3, strides=1, padding="same"))
model.add(batchnormalization(momentum=0.8))
model.add(leakyrelu(alpha=0.2))
model.add(dropout(0.25))
model.add(flatten())
model.add(dense(1, activation='sigmoid'))
model.summary()
img = input(shape=self.img_shape)
validity = model(img)
return model(img, validity)

訓練了4000輪，最後的結果如下：

以下是mnist：

已經和原很接近了，雖然還有一些不太自然的地方，數字0和數字8的生成效果不太好。

以下是用gan生成的：

與gan相比，dcgan生成的樣本噪點更少，更加清晰，因為cnn網路更能提取的空間特徵。

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