這次實作目標是透過GAN產生cifar10的圖片 在先前自己有做過0-9手寫字的GAN很順利的完成了 但在做cifar10的生成時一直失敗 我想原因也跟圖片的複雜度有關 一個是32323 一個是28281 後來也有查閱資料發現GAN一定的缺點就是不穩定 所以我也透過查詢一些別人的實驗結果來調整參數最後也順利完成

調整的部分為重relu變成leakyrelu 並且參數設為0.2 以及Adam的lr beta_1 參考論文(UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS)

原本有使用BatchNormalization 但結果不好 參考另外一位沒使用去掉此層後也就成功了

#定義判別器其內容為CNN輸出為是假的(0)或不是假的(1) def define_discriminator(in_shape=(32,32,3)): model = Sequential() model.add(Conv2D(64, (3,3), padding='same', input_shape=in_shape)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Conv2D(128, (3,3), strides=(2,2), padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Conv2D(128, (3,3), strides=(2,2), padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Conv2D(256, (3,3), strides=(2,2), padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.4)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) opt = Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy']) return model

def define_generator(latent_dim): model = Sequential() # 這邊的數字25644是可以隨意改變的 我們的目的是要生產出32323的圖片 n_nodes = 256 * 4 * 4 model.add(Dense(n_nodes, input_dim=latent_dim)) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) model.add(Reshape((4, 4, 256))) # 變成88128 model.add(Conv2DTranspose(128, (4,4), strides=(2,2), padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) # 變成1616128 model.add(Conv2DTranspose(128, (4,4), strides=(2,2), padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) # 變成3232128 model.add(Conv2DTranspose(128, (4,4), strides=(2,2), padding='same')) model.add(LeakyReLU(alpha=0.2)) # 輸出->變成32323 model.add(Conv2D(3, (3,3), activation='tanh', padding='same')) return model