基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的图像生成模型 matlab代码，要求2019b及以上版本
最近在研究图像生成，发现深度卷积生成对抗网络（DCGAN）真的是个挺有意思的东西。简单来说，DCGAN就是通过两个神经网络互相“打架”来生成逼真的图像。一个叫生成器（Generator），负责生成假图像；另一个叫判别器（Discriminator），负责判断图像是真是假。两者不断博弈，最终生成器就能生成越来越逼真的图像。
基于深度卷积生成对抗网络(DCGAN)的图像生成模型 matlab代码，要求2019b及以上版本
今天就来用Matlab实现一个简单的DCGAN模型，顺便聊聊代码里的一些细节。Matlab的版本要求是2019b及以上，毕竟有些函数和特性在旧版本里是没有的。
1. 数据准备
首先，我们需要一些训练数据。假设我们用的是MNIST手写数字数据集。Matlab里可以直接加载这个数据集：
digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet','nndemos','nndatasets','DigitDataset'); imds = imageDatastore(digitDatasetPath, 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');imageDatastore是Matlab里用来处理图像数据的一个很好用的工具，支持批量读取和预处理。
2. 定义生成器
生成器的任务是接收一个随机噪声向量，输出一张图像。这里我们用一个简单的卷积神经网络来实现：
layersGenerator = [ imageInputLayer([1 1 100], 'Normalization', 'none', 'Name', 'in') transposedConv2dLayer([7 7], 512, 'Name', 'tconv1') reluLayer('Name', 'relu1') transposedConv2dLayer([3 3], 256, 'Stride', 2, 'Cropping', 'same', 'Name', 'tconv2') reluLayer('Name', 'relu2') transposedConv2dLayer([3 3], 128, 'Stride', 2, 'Cropping', 'same', 'Name', 'tconv3') reluLayer('Name', 'relu3') transposedConv2dLayer([3 3], 1, 'Stride', 2, 'Cropping', 'same', 'Name', 'tconv4') tanhLayer('Name', 'tanh') ]; generator = dlnetwork(layersGenerator);这里用了transposedConv2dLayer来实现反卷积操作，也就是上采样。最终输出的图像大小是28x28，和MNIST数据集里的图像大小一致。
3. 定义判别器
判别器的任务是判断输入的图像是真实的还是生成的。同样用一个卷积神经网络来实现：
layersDiscriminator = [ imageInputLayer([28 28 1], 'Normalization', 'none', 'Name', 'in') convolution2dLayer([3 3], 128, 'Stride', 2, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv1') leakyReluLayer(0.2, 'Name', 'leakyRelu1') convolution2dLayer([3 3], 256, 'Stride', 2, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv2') leakyReluLayer(0.2, 'Name', 'leakyRelu2') convolution2dLayer([3 3], 512, 'Stride', 2, 'Padding', 'same', 'Name', 'conv3') leakyReluLayer(0.2, 'Name', 'leakyRelu3') convolution2dLayer([3 3], 1, 'Name', 'conv4') sigmoidLayer('Name', 'sigmoid') ]; discriminator = dlnetwork(layersDiscriminator);判别器最后用了一个sigmoidLayer，输出一个0到1之间的值，表示图像为真的概率。
4. 训练过程
训练DCGAN的过程就是让生成器和判别器不断博弈。每次迭代，我们都会更新生成器和判别器的参数：
numEpochs = 50; miniBatchSize = 128; for epoch = 1:numEpochs while hasdata(imds) % 读取一批真实图像 X = read(imds); X = cat(4, X{:}); X = single(X) / 255 * 2 - 1; % 归一化到[-1, 1] % 生成一批随机噪声 Z = randn(1, 1, 100, miniBatchSize, 'single'); % 生成假图像 X_fake = forward(generator, Z); % 更新判别器 dloss = dlfeval(@discriminatorLoss, discriminator, X, X_fake); discriminator = dlupdate(@adamupdate, discriminator, dloss); % 更新生成器 gloss = dlfeval(@generatorLoss, generator, discriminator, Z); generator = dlupdate(@adamupdate, generator, gloss); end reset(imds); end这里用了dlfeval和dlupdate来实现自动求导和参数更新。adamupdate是Adam优化器的实现，适合用来训练GAN。
5. 损失函数
判别器的损失函数包括两部分：一部分是判断真实图像为真的损失，另一部分是判断生成图像为假的损失：
function dloss = discriminatorLoss(discriminator, X_real, X_fake) Y_real = forward(discriminator, X_real); Y_fake = forward(discriminator, X_fake); dloss = -mean(log(Y_real) + log(1 - Y_fake)); end生成器的损失函数则是让生成的图像被判别器判断为真：
function gloss = generatorLoss(generator, discriminator, Z) X_fake = forward(generator, Z); Y_fake = forward(discriminator, X_fake); gloss = -mean(log(Y_fake)); end6. 生成图像
训练完成后，我们就可以用生成器来生成一些图像了：
Z = randn(1, 1, 100, 10, 'single'); X_fake = forward(generator, Z); imshow(imtile(extractdata(X_fake), 'GridSize', [2 5]));imtile是Matlab里用来拼接多张图像的工具，方便我们查看生成结果。
7. 总结
DCGAN的实现其实并不复杂，关键是要理解生成器和判别器的博弈过程。通过不断调整网络结构和训练参数，我们可以生成越来越逼真的图像。当然，DCGAN还有很多改进的空间，比如加入更多的卷积层、使用不同的损失函数等等。有兴趣的同学可以继续深入研究。
代码就写到这里，希望对大家有所帮助。如果你有更好的想法或者发现代码中的问题，欢迎在评论区讨论！
