GAN变种介绍 - DCGAN、InfoGAN、CycleGAN、WGAN、Self-Attention GAN、BigGAN

一、DCGAN
二、InfoGAN
三、CycleGAN
四、WGAN
五、Self-Attention GAN
六、BigGAN

在原始的 GAN 论文中，Ian Goodfellow 从理论层面分析了 GAN 网络的收敛性，并且在多个经典图片数据集上测试了图片生成的效果，如图所示，其中图 (a) 为MNIST 数据，图 (b) 为 Toronto Face 数据集，图 © 、图 (d) 为 CIFAR10 数据集。

可以看到，原始 GAN 模型在图片生成效果上并不突出，和 VAE 差别不明显，此时并没有展现出它强大的分布逼近能力。但是由于 GAN 在理论方面较新颖，实现方面也有很多可以改进的地方，大大地激发了学术界的研究兴趣。在接下来的数年里，GAN 的研究如火如荼的进行，并且也取得了实质性的进展，接下来我们将介绍几个意义比较重大的 GAN变种。

一、DCGAN

最初始的 GAN 网络主要基于全连接层实现生成器 G 和判别器 D 网络，由于图片的维度较高，网络参数量巨大，训练的效果并不优秀。DCGAN提出了使用转置卷积层（逆卷积层）实现的生成网络，普通卷积层来实现的判别网络，大大地降低了网络参数量，同时图片的生成效果也大幅提升，展现了 GAN 模型在图片生成效果上超越 VAE 模型的潜质。此外，DCGAN 作者还提出了一系列经验性的 GAN 网络训练技巧，这些技巧在 WGAN 提出之前被证实有益于网络的稳定训练。前面我们已经使用 DCGAN 模型完成了二次元动漫头像的图片生成实战。

二、InfoGAN

InfoGAN 尝试使用无监督的方式去学习输入

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一、DCGAN

二、InfoGAN

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