GANS-VanillaAndMinibatchDiscrimination

香草GANS，小批量鉴别-使用PyTorch实施 该存储库包含我在PyTorch中的第一个代码：一个从头开始实现的GAN（嗯，不是真的），并且经过训练可以生成类似数字的MNIST。 还实施了小批量判别，以避免模式崩溃，这是在训练有素的GANS中观察到的常见现象。 （链接至论文： : ）。 这是在有无小批量判别的情况下GAN生成的输出的比较。 所使用的网络非常简单（只有一个隐藏层），训练​​了20个时期，每个时期的批次大小为20，学习率= 1e-4。 请注意，由于for循环，在此阶段，用于小批量识别的代码并不是真正的最佳选择。 我尚未找到使用PyTorch解决该问题的方法。 （左）Vanilla GAN输出（右）使用Minibatch判别层的GAN输出显然，小批量识别已改善了输出位数，但看起来仍然不够现实。 我们可以改善此情况的可能方法： （a）添加更多层。 到目前为止，我认为只有一