深度学习之DCGAN算法深度解析

DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）算法解析

1. DCGAN 算法由来

DCGAN（深度卷积生成对抗网络）是 Ian Goodfellow 在 2014 年提出的 GAN（生成对抗网络）的改进版本，由 Radford 等人在 2015 年的论文《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》中提出。DCGAN 主要针对原始 GAN 存在的训练不稳定、生成样本质量较低的问题，采用深度卷积神经网络（CNN）来改进生成器（Generator）和判别器（Discriminator），提升训练稳定性和生成图像的质量。

2. DCGAN 主要改进点

DCGAN 的核心思想是在 GAN 的基础上引入卷积神经网络（CNN），优化网络结构，提高生成效果。主要改进点包括：