patchGAN再次理解【相比于原始D全图输出true/false，patchGAN可以关注更多的区域】

这种GAN的差别主要是在于Discriminator上，一般的GAN是只需要输出一个true or fasle 的矢量，这是代表对整张图像的评价；但是PatchGAN输出的是一个N x N的矩阵，这个N x N的矩阵的每一个元素，比如a(i,j) 只有True or False 这两个选择（label 是 N x N的矩阵，每一个元素是True 或者 False），这样的结果往往是通过卷积层来达到的，因为逐次叠加的卷积层最终输出的这个N x N 的矩阵，其中的每一个元素，实际上代表着原图中的一个比较大的感受野，也就是说对应着原图中的一个Patch，因此具有这样结构以及这样输出的GAN被称之为Patch GAN。

解释：（N*N矩阵中每个点（true or false）即代表原始图像中的一块小区域（这也就是patch含义）评价值，这也就是“感受野（下图）”的应用。

原来用一个值衡量整幅图，现在使用N*N的矩阵来评价整幅图（使用patchgan标签也需要设置成为N*N的格式，这样就可以进行损失计算了），显然后者可以关注更多的区域，这也就是patchgan的优势。）

烂泥上墙之路：PatchGAN的理解 - 知乎
原文链接：https://blog.csdn.net/xiaoxifei/article/details/86506955

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