目的

目的は、タイトルのとおり。
DCGANを4周遅れぐらい、かつ、アンチな気分スタートで学ぶ。すでに、ぐらっときてますが。。。

GANなど、敵対どうこうというのが、どうも、わざとらしく感じ、食わず嫌いでした。
端的には、敵対する暇があったら、協力して、精度の良い画像とかを生成すればいい、
と思ってしまいます。

以下のgithubのコードを動かしてみました。
https://github.com/jacobgil/keras-dcgan/

動かした結果

なぜか、7エポックぐらいで止まりました（メモリ不足？？）。
最初と7エポックの状態を示します。それなりに、数字らしくなっているかと。

GANの説明

以下のサイトの図を借りました。

出典：https://www.freecodecamp.org/news/an-intuitive-introduction-to-generative-adversarial-networks-gans-7a2264a81394/

これまでにわかったこと

2020/09/20時点

「Discriminator」は、
「Generator」のまさに、いま、不味い部分を具体的に狙い撃ちできるので、非常に、効率的に、厳しく判定できると思います。これは、この構造でないとできないと思われます。
よく説明にある「競わせる」という部分がそれを説明しているのでしょうが、、、、うまく理解できていませんでした。

まとめ

この記事で役立つかもしれない情報。

以下のDCGAN、何もしなくても、素直に動作するのでは？（ワタシの環境では動きました。）
https://github.com/jacobgil/keras-dcgan/
「Discriminator」と「Generator」を準備するのは、すごく、合理的な気がします。
一度、動かされることをお勧めします、また、コードも単純なので、ちらっとながめるといいかもしれません。

コメントなどあれば、お願いします。