用各种GAN生成MNIST数字
用各种GAN生成MNIST数字 完整代码 : https://github.com/SongDark/GAN_collections 数据获取 MNIST数据集的获取可以参考这篇博客: https://blog.csdn.net/songbinxu/article/details/82992264 需要注意的是MNIST数据的值域范围,有的源是原本的 [ 0 , 255 ] [0,255] [ 0 , 2 5 5 ] ,有的归一化到了 [ 0 , 1 ] [0,1] [ 0 , 1 ] 。 生成器和判别器 实现了CNN和MLP两种版本。CNN结构参考自 这里 ,MLP结构参考自 这里 。 有关 Spectral Norm 在 dense 层、 conv2d 层和 deconv2d 层中都实现了 Spectral Normalization ,可以自由选择或取消。 Spectral Normalization 是用来限制判别器D的,不应该加到生成器G中。 有关 Gradient Clipping 所谓 Gradient Clipping(GC) 就是将参数限制在某个范围内,比如 ( − 0.01 , 0.01 ) (-0.01,0.01) ( − 0 . 0 1 , 0 . 0 1 ) ,它也是用来限制判别器D的,不应该加到生成器G中。WGAN的原始版本必须加GC