생성자 네트워크 특징은 다음과 같습니다.
• 풀링층을 모두 없애고, 분수-스트라이드 합성곱을 사용합니다.
• 배치 정규화(batch normalization)를 이용하여 네트워크의 층이 많아도 안정적으로 기울기를 계산할 수 있도록 했습니다. 단 배치 정규화를 모든 계층마다 추가할 경우 안정성이 떨어지는 문제가 있으므로 최종 출력층에서는 사용하지 않았습니다.
• 활성화 함수는 렐루(ReLU)를 사용하며, 최종 출력층에서는 하이퍼볼릭 탄젠트(tanh)를 사용합니다.
판별자 네트워크
판별자 네트워크는 64×64 크기의 이미지를 입력받아 진짜 혹은 가짜의 1차원 결과를 출력합니다. 활성화 함수로 리키렐루(LeakyReLU)를 사용하며, 최종 출력층에서는 시그모이드 함수를 사용하여 0~1의 값을 출력합니다.
▲ 그림 13-18 DCGAN 판별자