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Exercise

합성곱 Discriminator

DCGAN의 generator 준비가 끝났다면, 이제 학습을 시작하기 전에 마지막으로 합성곱 기반 discriminator를 정의해야 해요.

torch.nn은 일반적으로 쓰는 별칭으로 이미 임포트되어 있어요. 합성곱 discriminator를 만들기 위해, 합성곱 다음에 배치 정규화와 leaky ReLU 활성화를 적용하는 커스텀 함수 gc_disc_block()을 사용할 거예요. 아래에서 dc_disc_block()의 정의를 확인할 수 있어요. 

def dc_disc_block(in_dim, out_dim, kernel_size, stride):
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(in_dim, out_dim, kernel_size, stride=stride),
        nn.BatchNorm2d(out_dim),
        nn.LeakyReLU(0.2),
    )

Instructions

100 XP
  • 입력 피처 맵 3개와 출력 피처 맵 512개를 갖도록, 커스텀 dc_disc_block() 함수를 사용해 첫 번째 discriminator 블록을 추가하세요.
  • 출력 크기가 1인 합성곱 층을 추가하세요.
  • forward() 메서드에서, __init__()에서 정의한 시퀀셜 블록을 통해 입력을 전달하세요.