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DCGAN的论文地址[https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf]。DCGAN是GAN的一个变体，DCGAN就是将CNN和原始的GAN结合到一起，生成网络和鉴别网络都运用到了深度卷积神经网络。DCGAN提高了基础GAN的稳定性和生成结果质量。
DCGAN主要是在网络架构上改进了原始的GAN，DCGAN的生成器与判别器都利用CNN架构替换了原始GAN的全连接网络，主要改进之处有如下几个方面：
（1）DCGAN的生成器和判别器都舍弃了CNN的池化层，判别器保留CNN的整体架构，生成器则是将卷积层替换成了反卷积层。
（2）在判别器和生成器中使用了BatchNormalization(BN)层，这里有助于处理初始化不良导致的训练问题，加速模型训练提升训练的稳定性。要注意，在生成器的输出层和判别器的输入层不使用BN层。
（3）在生成器中除输出层使用Tanh()激活函数，其余层全部使用Relu激活函数，在判别器中，除输出层外所有层都使用LeakyRelu激活函数，防止梯度稀疏。
DCGAN的网络设计如下：
（1）取消所有pooling层，G网络中使用转置卷积进行上采样，D网络中加入stride的卷积（为防止梯度稀疏）代替pooling
（2）去掉FC层（全连接），使网络变成全卷积网络
（3）G网络中使用Relu作为激活函数，最后一层用Tanh
（4）D网络中使用LeakyRelu激活函数
（5）在generator和discriminator上都使用batchnorm,解决初始化差的问题，帮助梯度传播到每一层，防止generator把所有的样本都收敛到同一点。直接将BN应用到所有层会导致样本震荡和模型不稳定，因此在生成器的输出层和判别器的输入层不使用BN层，可以防止这种现象。
（6）使用Adam优化器
（7）参数设置参考:LeakyRelu的斜率是0.2；Learing rate = 0.0002；batch size是128。
DCGAN的G生成器的网络结构如下：
代码实现如下：carpedm20/DCGAN-tensorflow: A tensorflow implementation of "Deep Convolutional Generative Adversarial Networks" (github.com)