1. Pre-trained Model

• cwgan_gp_mnist.pth

  seed=888
  n_epochs=50
  batch_size=64
  lr=0.0002
  d_hidden_dim=32
  g_latent_dim=100
  g_hidden_dom=32
  gp_weight=10
  n_d_updates=3

2. Samples

• 

3. Implementation Details

1) Architecture

• [1]에서 Architecture를 가져와서 몇 가지를 변경했습니다.
  • Discriminator:
    • 첫 번째 Convolutional layer 다음에 Batch normalization layer를 추가했습니다.
  • Generator:
    • 마지막 Transposed convolutional layer에서 bias=True로 변경했습니다.
    • ReLU activation을 Leaky ReLU activation으로 변경했습니다.
• 이렇게 변경함으로써 샘플의 퀄리티가 상승했습니다.

4. References

• [1] https://github.com/AKASHKADEL/dcgan-mnist/blob/master/networks.py