深度网络 我对深度神经网络的实现。 实施方法 该存储库实现以下内容: 亚像素卷积:, 转换后的参数ReLU:, 重量归一化:, 标签平滑:, Wasserstein GAN:, Wasserstein GAN的改进培训:, 深度后悔分析生成对抗网络:, 使用辅助分类器GAN进行条件图像合成: 学习通过生成对抗网络发现跨域关系:, Minibatch Stat级联:, 要求 张量流> = 1.4.0 Python 3