深度学习：DCGAN
什么是DCGAN
CDGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks），是GAN（Generative Adversarial Networks）的一种变体，它特别使用了卷积神经网络（CNNs）作为生成器和判别器的构建模块。
DCGAN使用全卷积网络结构代替传统的池化层和全连接层。在生成器中采用转置卷积（也称为分数步长卷积或反卷积）来逐步增加图像的空间维度。
在判别器中使用卷积层来逐步减少空间维度并提取特征。
ReLU激活函数用于生成器的所有层（除输出层使用Tanh激活函数外），LeakyReLU激活函数用于判别器的所有层。
DCGAN与GAN的区别
- 基础架构：传统GAN没有对生成器和判别器的具体结构做出严格规定；而DCGAN明确指定了使用深度卷积网络。
- 稳定性：由于采用了上述改进措施，DCGAN相比原始GAN在训练过程中表现得更为稳定。
- 应用领域：虽然两者都可以应用于多种类型的数据生成任务，但DCGAN因其特殊的网络结构，在处理图像数据方面尤为有效。
关于GAN网络，可参考：深度学习：GAN图像生成-CSDN博客