深度学习-GAN的一些变体-DCGAN和Style GAN
StyleGAN-解耦表征学习（Disentangled Representation Learning）
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Deep Convolutionl GAN(2016)
- 把卷积用到网络里
- Generator 和 Discriminator都是卷积
- Generator用的是转置卷积
- Discriminator是普通卷积
- 将CNN用于无监督学习
- DCGAN可以学习到表征
StyleGAN-解耦表征学习（Disentangled Representation Learning）
- 解耦：把特征给分离开，分析到底是哪个特征决定了分类结果
- 用途：
- 输出可解释——表征学习的用途。
- 保障GAN输出可控，z的改变，使G和D改变
- 少样本/ 零样本 样本学习 模拟人类的认知（卡通熊猫-真熊猫）
- Style-GAN
- 生成1024×1024高分辨率的图片
- 生成器
- AdaIn 自适应的实例归一化
- 将z直接传到G，就是由G负责特征解耦和特征映射，通过mapping network分工协作负责特征解耦，Synthesis network负责特征生成
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