DCGAN 代码简单解读
之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理。本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果。本次的代码来自github开源代码DCGAN-tensorflow,感谢carpedm20的贡献!
1. 代码结构
代码结构如下图1所示:
图1 代码结构
我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py。
Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读
一、Application的五款已训练模型 + H5py简述
Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune。
后续还有对以下几个模型的参数介绍：
Xception
VGG16
VGG19
ResNet50
InceptionV3
所有的这些模型(除了Xception)都兼容Theano和Tensorflow，并会自动基于~/.keras/keras.json的Keras的图像维度进行自动设置。
一份不可多得的深度学习技巧指南
本文列举了一些常用的深度学习的训练技巧，对这些技巧进行简单的介绍并说明它们的工作原理。涉及范围广，适合深度学习各领域的研究者。
