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DCGAN 논문 리뷰(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)논문 리뷰 2024. 7. 19. 12:47
오늘은 GAN 논문에 이어 DCGAN 논문 리뷰를 해보고자 한다. 논문의 이론보다는 테크니컬한 부분을 많이 다루고 있는 논문이라고 생각된다. GAN이 아무래도 학습하기 어려운 모델이라서 그런지 초기 세팅 등에 대한 팁을 많이 제공하고 있다.(누가 봐도 학습하느라 저자들이 엄청 고생한거 같은 논문이다..ㅋㅋㅋㅋ) 꽤나 오래된 논문이라서 과거 논문들과의 비교는 생략하고, 이 논문에서 도입한 3가지 CNN 구조에 대해 소개하겠다. 1. pooling 대신에 strided convolution을 사용하자. 2. convolutional feature의 가장 윗 부분에서 fully connected layers를 제거하자. 자세한 구조는 Fig. 1에서 제안하고 있다. DCGAN에서 제안한 구조에서는 4개의 ..