DCGAN

DCGAN とは、GAN の生成器と識別器に畳み込みを取り入れ、画像生成の品質と学習の安定性を高めたモデルです。

全結合層を避ける、バッチ正規化を使う、といった安定して学習させるための指針が示され、それ以降の GAN 研究の標準的な出発点になりました。

入力のランダムな値を少しずつ変えると生成画像がなめらかに変化することも示され、意味のある空間を学べていることが確認されました。