0. 前言

深度卷積生成對抗網絡 (Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN) 是基于生成對抗網絡 (Generative Adversarial Network, GAN) 的深度學習模型，相比傳統的 GAN 模型，DCGAN 通過引入卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network, CNN) 架構來提升生成網絡和判別網絡的性能。DCGAN 中的生成網絡和判別網絡都是使用卷積層和反卷積層構建的深度神經網絡。生成網絡接收一個隨機噪聲向量作為輸入，并通過反卷積層將其逐漸轉化為與訓練數據相似的輸出圖像，判別網絡則是一個用于分類真實和生成圖像的卷積神經網絡。

1. 網絡架構

DCGAN 并不是嚴格的固定神經網絡(固定神經網絡具有用一組固定的參數(例如卷積核大小和層數)和預定義的層)。相反，它更像是體系結構設計指南。DCGAN 中批歸一化，激活函數和上采樣的使用影響了 GAN 的發展。因此，我們將對它們進行進一步學習，為設計我們自己的 GAN