11、生成对抗网络（GAN）的创新技术与实践

生成对抗网络（GAN）的创新技术与实践

1. 示例实现

在深入探讨创新技术之前，我们先来看一些示例代码。为了便于讨论代码，这里给出一些独立运行的版本。你可以尝试将这些内容整合到一个 GAN 网络中，或许可以借助现有的架构。首先，我们需要加载常用的机器学习库：

import tensorflow as tf import keras as K

1.1 渐进式平滑

当以 16×16 分辨率训练足够的步数后，我们在生成器（G）中引入另一个转置卷积，在判别器（D）中引入另一个卷积，使 G 和 D 之间的“接口”变为 32×32。同时，我们引入两条路径：
- (1 - α) 简单最近邻上采样，没有经过训练的参数，方法较为简单。
- (α) 额外的转置卷积，需要训练，但最终性能会更好。

以下是相关代码实现：

def upscale_layer(layer, upscale_factor): ''' Upscales layer (tensor) by the factor (int) where the tensor is [group, height, width, channels] ''' height = layer.get_shape()[1] width = layer.get_shape()[2] size = (upscale_factor * height, upscale_factor * wi