生成对抗网络生成带有一些随机像素的图像

Question

我正在尝试使用生成对抗网络 (GAN) 在 CelebA 对齐数据集上生成图像，并将每张图像调整为 64*64 .jpeg 格式。我的网络定义是这样的

def my_discriminator(input_var= None):
    net = lasagne.layers.InputLayer(shape= (None, 3,64,64), input_var = input_var)
    net = lasagne.layers.Conv2DLayer(net, 64, filter_size= (6,6 ),stride = 2,pad=2,W = lasagne.init.HeUniform(), nonlinearity= lasagne.nonlinearities.LeakyRectify(0.2))#64*32*32
    net = lasagne.layers.Conv2DLayer(net, 128, filter_size= (6,6),stride = 2,pad=2,W = lasagne.init.HeUniform(), nonlinearity= lasagne.nonlinearities.LeakyRectify(0.2))#128*16*16
    net = lasagne.layers.Conv2DLayer(net, 256, filter_size= (6,6),stride = 2,pad=2,W = lasagne.init.HeUniform(), nonlinearity= lasagne.nonlinearities.LeakyRectify(0.2))#256*8*8
    net = lasagne.layers.Conv2DLayer(net, 512, filter_size= (6,6),stride = 2,pad=2,W = lasagne.init.HeUniform(), nonlinearity= lasagne.nonlinearities.LeakyRectify(0.2))#512*4*4
    net = lasagne.layers.DenseLayer(net, 2048, W= lasagne.init.HeUniform(), nonlinearity= lasagne.nonlinearities.LeakyRectify(0.2))
    net = lasagne.layers.DenseLayer(net, 1, nonlinearity = lasagne.nonlinearities.sigmoid)

def my_generator(input_var=None):
    gen_net = lasagne.layers.InputLayer(shape = (None, 100), input_var = input_var)
    gen_net = lasagne.layers.DenseLayer(gen_net, 2048, W= lasagne.init.HeUniform())
    gen_net = lasagne.layers.DenseLayer(gen_net, 512*4*4, W= lasagne.init.HeUniform())
    gen_net = lasagne.layers.ReshapeLayer(gen_net, shape = ([0],512,4,4))
    gen_net = lasagne.layers.Deconv2DLayer(gen_net, 256,filter_size= (6,6),stride = 2,crop=2, W= lasagne.init.HeUniform(), nonlinearity= lasagne.nonlinearities.rectify)
    gen_net = lasagne.layers.Deconv2DLayer(gen_net, 128,filter_size= (6,6),stride = 2,crop=2, W= lasagne.init.HeUniform(), nonlinearity= lasagne.nonlinearities.rectify)
    gen_net = lasagne.layers.Deconv2DLayer(gen_net, 64, filter_size= (6,6), stride=2,crop=2,W= lasagne.init.HeUniform(), nonlinearity= lasagne.nonlinearities.rectify)
    gen_net = lasagne.layers.Deconv2DLayer(gen_net, 3, filter_size= (6,6),stride = 2,crop=2, nonlinearity= lasagne.nonlinearities.tanh)

对于生成器生成的图像，我得到了一些随机着色的像素以及其中的 "grid" 结构，如示例图像所示：

我的问题是这两个问题的原因是什么，我也在 Cifar-10 数据集上使用了几乎相同的架构，在生成器和鉴别器中少了一个卷积层，具有 .png 格式的 32*32 分辨率图像，但是那里生成的图像不是这样的。不确定图像格式是否可能是原因。如果有人可以提供一些想法或方法或链接，我将非常感激，以解决此类问题。

Answer 1

出现这些问题的原因是：-

Random pixels-图像数据的归一化必须按照Generator最后一层的激活函数[-1,1] -> tanh
"Grid" in generated images - 每个图像尺寸的变化方式。所以应该使用 'transpose' 函数而不是 'reshape'，来转换 (64,64,3)->(3,64,64)

生成对抗网络生成带有一些随机像素的图像

generative adversarial network generating image with some random pixels

machine-learning

conv-neural-network

deconvolution

image-generation