我目前正在为1x32x32（通道，高度，宽度）图像训练DCGAN。 除了可以看到“棋盘”伪像的问题外，在训练中G（z）很快就会变得相当现实，但这在经过大量训练后应该消失了吗？ 但是，经过长时间的训练后，D（G（z））达到0.5000（并且不再更改），而D（x）保持在0.8到0.9之间。每当D（G（z））达到0.5时，它也会开始输出全黑白图像。因此，生成器不再生成看起来与训练数据集中的内容相似的任何内容。 G（z）变成一个黑色或白色正方形。
使用的网络来自原始DCGAN纸，用于1x32x32图像的适配器。已将relu替换为泄漏的relu。