ACGAN TensorFlow 框架的实现
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发布时间：2024-09-30 12:55
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时间：2024-12-06 07:07
ACGAN，即辅助分类生成对抗网络，是对GAN的改进版本。其结构在基础GAN之上，将类别标签同时输入生成器与判别器，使得生成器不仅能够生成特定类别的图像，还能根据类别标签优化损失函数，增强整个对抗网络的性能。ACGAN的概念来源于论文《Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs》，其对GAN的改进有着三点重要意义。
ACGAN的核心思想在于辅助分类。在训练过程中，除了原始输入外，额外输入了类别标签，这一创新使得判别器在分类任务上有了更丰富的信息，进而提升了对抗网络的整体性能。
ACGAN基于TensorFlow框架实现。数据来自Moost手写数字数据集，包含64*64单通道图像。TensorFlow代码的运行流程如下：
