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生成器的任务是接收一个随机噪声向量，输出一张图像。这里用了来实现反卷积操作，也就是上采样。最终输出的图像大小是28x28，和MNIST数据集里的图像大小一致。判别器的任务是判断输入的图像是真实的还是生成的。判别器最后用了一个，输出一个0到1之间的值，表示图像为真的概率。DCGAN的实现其实并不复杂，关键是要理解生成器和判别器的博弈过程。通过不断调整网络结构和训练参数，我们可以生成越来越逼真的图像。
