DCGAN (Deep Convolutional GAN)はICLR 2016で発表された論文 Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networksで提案された生成モデル。 オリジナルのGANでは生成画像がぼやけていたが、DCGANではより自然な画像の生成が可能になっている。 DCGANも基本的にはオリジナルのGANの考え方に則っており、GeneratorとDiscriminatorを競わせるように学習する。なので、全体の構造を概念図として表すとオリジナルのGANと同様になる↓ オリジナルのGANとの大きな違いは、GeneratorとDiscriminatorそれぞれのネットワークに全結合層ではなく、畳み込み層(と転置畳み込み層)を使用している点。 そして、
