딥러닝 공부방

이번 포스팅에서는 DCGAN을 PyTorch로 구현하고, STL-10 dataset으로 학습을 시킨 후에 학습된 generator이 생성한 가짜 이미지를 확인해보겠습니다. 논문 리뷰는 아래 포스팅에서 확인하실 수 있습니다. [논문 읽기] 구현 코드로 살펴보는 DCGAN(2015), Deep Convolutional Generative adversatial networks 오늘 읽은 논문은 DCGAN, Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks 입니다. DCGAN은 generator와 discriminator 구조에 CNN을 적용한 것입니다. 이미지.. deep-learning-stu..

오늘 읽은 논문은 DCGAN, Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks 입니다. DCGAN은 generator와 discriminator 구조에 CNN을 적용한 것입니다. 이미지 특징을 포착하는 데에 특화되어 있는 CNN으로 모델 구조를 구성하므로 기존 FC layer로 구성되어 있는 GAN보다 성능이 탁월합니다. DCGAN의 generator와 discriminator이 어떤 구조를 갖고 있는지 구현 코드와 함께 살펴보겠습니다. 전체 구현 코드는 아래 깃허브에서 살펴보실 수 있습니다. Seonghoon-Yu/Paper_Review_and_Implementation_in_PyTor..