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我试图理解GAN和DCGAN之间的关键区别。哪些数据更适合进入GAN，哪些数据更适合DCGAN？对于小的数据维度，DCGAN工作得更好吗？
浏览 0修改于2018-06-05得票数 8
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是否可以使用DCGAN生成值，或者只为图像指定DCGAN？48.368396 14.514999 1 0 0 0 我弄错了，
在对这些值尝试DCGAN
浏览 4提问于2018-03-22得票数 0
在我的理解中，DCGAN在生成器和判别器中都使用了卷积层，而WGAN调整了损失函数、优化器、裁剪和最后的sigmoid函数。它们控制的部分不重叠。那么，如果我在一个模型中实现DCGAN和WGAN的两个更改，是否会发生冲突？
浏览 46提问于2020-05-31得票数 1
我对DCGAN进行了研究，并对此有一些疑问。
在伊恩·古德费罗的自然GAN中，判别器模型输出一个标量值，这意味着概率。但DCGAN的甄别器是用CNN架构设计的。我知道CNN的输出是阶级概率的向量。那么鉴别器是如何在DCGAN上工作的呢？DCGAN鉴别器的输出是什么？
浏览 0提问于2017-12-19得票数 0
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深卷积GAN (DCGAN)是GAN的另一种专门用于图像数据的方法，DCGAN的特点是在鉴别器中采用卷积层，对发生器采用转置卷积层。问题是，由于我不使用转置卷积，所以我目前使用的是简单的GAN还是DCGAN？
提前谢谢你的回答，祝你今天愉快
浏览 2提问于2020-04-15得票数 1
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编辑：我的主要目标是使用DCGAN生成新的/随机的音乐。我想取一个音频，转换成freq图的图像，使用DCGAN并把它转换回音频。
我不知道如何使用工具，也不知道如何精确地做到这一点。
浏览 14修改于2022-03-25得票数 0
我正在重新处理这个示例以处理png文件(而不是教程使用的平面1d数组图像输入)。我使用ImageDeserializer (并使用映射文件加载数据)：transforms = [return MinibatchSo
浏览 2提问于2017-05-15得票数 0
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我正在关注这个https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan#the_discriminator，但我使用的是我自己的图片。但是，我仍然不明白如何为tensorflow DCGAN示例执行此操作。 需要说明的是，我有一个损失函数。我只是想不出怎么把它打印出来才能真正看到发生了什么。
浏览 21修改于2020-07-17得票数 1
我实际上正在使用DCGAN (Py-Torch实现)，输出始终是每个时期64大小的人工图像网格。我想增加这样的数量，但不知道(我不知道要更改哪个参数，但我试图检查代码，但没有成功)。DCGAN的完整Py-Torch实现可以在以下链接中找到：https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html
浏览 24修改于2019-06-27得票数 0
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？
浏览 0提问于2022-10-02得票数 1
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0.0003，learning_rate_generator=0.0003，shuffle=True，ndf=64，ngf=64，dropout=0
图片 生成：
由于我实现了所有这些事情(例如标签平滑)，这些东西被认为是有益于GAN/DCGAN而且我的模型的性能仍然比来自PyTorch的教程DCGAN差，我想我的代码中可能有一个bug，但我似乎找
浏览 3修改于2021-01-02得票数 32
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我有一个DCGAN，它与TensorFlow文档非常接近。以下是教程：https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan 它在测试数据中使用灰度值。我希望开始使用颜色数据进行训练，而不仅仅是黑白。
浏览 27提问于2021-09-18得票数 1
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这是解码-卷积生成对抗性网络(DC-GAN)代码的一部分。ganInput = Input(shape=(100,))# and then feeding it to the discriminatorx = generator(ganInput)gan = Model(input=ganInput, output=ganOutput)
g
浏览 2提问于2017-12-26得票数 1
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我正在MVTec 榛子数据集上训练tf，我发现了一些困难。问题是，在经历了许多时代之后，生成的图像并不能产生一些高质量的图像。 def build_generator(self, noise_dim): # Input shape (None, 100) #
model.add(Dense(4*4*512, in
浏览 0修改于2022-08-16得票数 0
沃瑟斯坦GAN ()是对DCGAN的一个很大的改进，以提高训练稳定性和减少模型崩溃。但是当看到实现时，WGAN的使用明显少于最初的DCGAN。这一事实的原因是什么？
浏览 2修改于2020-02-23得票数 1
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有人能帮我从我的DCGAN中获得正确的结果/图像吗？
从一个迭代到另一个迭代，我得到了不同的彩色(噪声)图片，但没有接近我应该得到的。
浏览 4修改于2021-10-30得票数 1
我正在尝试Tensorflow的DCGAN教程
在页面的底部，它说我可以在kaggle上使用celebA数据集尝试这个模型，但是，在尝试了一些方法之后，我仍然找不到正确的方法来导入数据集。
浏览 2提问于2019-12-29得票数 1
我将必要的代码添加到DCGAN的model.py中，如下所示，以输出一个图，供以后在tensorflow for Java中使用。A model is saved every 200 samples as defined by DCGAN’s default settings.import java.util.Random;
public class DCGAN在DCGAN的model.py中，图像
浏览 1提问于2020-01-14得票数 0
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