CGAN结构详细解读

前言

本文适用于对CGAN结构不懂得同学，所谓CGAN，就是conditional Gan，针对GAN本身不可控的缺点，加入监督信息，指导GAN网络进行生成。

CGAN结构

y就是加入的监督信息，比如说MNIST数据集可以提供数字label信息，人脸生成可以提供性别、是否微笑、年龄等信息；

我们具体分析的是InfoGan里面的MNIST生成结构，网络结构如下图：

如果对conv和upconv有不理解的同学可以看我的上一篇博文。
分别对G和D做了详细的结构上的分析，有问题的同学欢迎与我交流。
生成器G：

判别器D：