DCGAN发生器工程中的困惑与重塑

Question

我最近一直在研究DCGAN。我试着跟随pytorch.org DCGAN教程的实现，发现它(表面上)缺乏项目&重塑层，这在图表中是存在的：

这让我非常困惑，所以我搜索了其他实现，并找到了tensorflow.org DCGAN教程，这进一步使我感到困惑。ArXiv的原始论文明确指出：

值得注意的是，没有使用完全连接或池层。

但是tensorflow官方教程正在使用完全连接(密集)层来重塑！

我也找到了参考DCGAN实现，但没有帮助，因为我不能理解lua脚本。

因此，问题是:从DCGAN文件中正确地实现发电机网络是什么？我应该省略项目和重塑或使用密集层吗？

Answer 1

原纸指出：

GAN的第一层以均匀的噪声分布Z为输入，可以称为完全连通，因为它只是一个矩阵乘法，但结果被重塑为一个四维张量，并用作卷积堆栈的开始。

这与其实施情况匹配，在这里，它们在对图像张量进行归一化、激活和整形之前，将输入的点乘积与一些权重相匹配。

所以第一层似乎是一个稠密的层。