对抗生成网络-GAN
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2.在generator和discriminator上都使用batchnorm： •解决初始化差的问题 •帮助梯度传播到每一层 •防止generator把所有的样本都收敛到同一个点。
3.在CNN中移除全连接层
4.在generator的除了输出层外的所有层使用ReLU，输出层采用tanh。 5.在discriminator的所有层上使用LeakyReLU。
对抗生成网络（GAN）
Fra Baidu bibliotek
Generative Adversarial Nets
损失函数
它做的是去最大化D的区分度，最小化G和real数据集的数据分布
判别模型： 生成模型：
1.将pooling层convolutions替代（对于判别模型：容许网络学习自己的空间下采样 对于生成模型：容许它学习自己的空间上采样）