作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
深度学习的火热已经持续了几年时间，在这之中，生成对抗网络（GANs）则被认为是最具代表性的新型深度学习方法之一。尽管GANs已被广泛应用于图像、文本等领域，但其训练过程仍然存在很多困难。这就需要研究者们不断总结经验和方法论，提升模型的性能和效果。本文将会针对目前较为成熟的GAN模型——DCGAN，分享其优化与训练过程中的一些技巧。
2. GAN模型简介
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）由一个判别器D和一个生成器G组成。D用于判别真实数据和生成数据之间的差异，G则是生成数据的机器。两者相互博弈，通过不断调整权重，使得D可以正确地区分真实数据和生成数据，从而达到学习数据的分布并且产生更高质量的数据的目的。这样，在训练过程中，D和G将不断进行博弈，最后，G将生成越来越逼真的图像或者文字样本。
如上图所示，在GAN模型中，输入的是真实的图片，输出是该图像是生成的还是真实的，而这两个任务是由同一个网络完成的，即判别器网络（Discriminator Network）。判别器的任务就是判断给定的输入图片是否是合法的图片，属于“真实”的图片；或是生成器生成的假图，属于“假的”图片。在训练过程中，判别器网络需要去识别真实图片和生成的假图，并训练出能够做出良好判断的能力。同时，为了保证生成器网络能够生成具有真实感的假图，也需要对生成器网络进行训练。由此可知，GAN的主要目的是训练生成器网络，使其能够生成具有真实感的假图，并使判别器网络只能判别出真实图片和