[DCGAN]的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络)。是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的[GAN论文](之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来，以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper.
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DCGAN model
实际上，DCGAN是一类GAN的简称，满足以下设计要求（这些要求更像是一些tricks）的GAN网络都可以称为DCGAN模型。
采用全卷积神经网络。不使用空间池化，取而代之使用带步长的卷积层（strided convolution）。这么做能让网络自己学习更合适的空间下采样方法。PS：对于generator来说，要做上采样，采用的是分数步长的卷积（fractionally-stridedconvolution）；对于discriminator来说，一般采用整数步长的卷积。
避免在卷积层之后使用全连接层。全连接层虽然增加了模型的稳定性，但也减缓了收敛速度。一般来说，generator的输入（噪声）采用均匀分布；discriminator的最后一个卷积层一般先摊平（flatten），然后接一个单节点的softmax。
除了generator的输出层和discriminator的输入层以外，其他层都是采用batch normalization。Batch normalization能确保每个节点的输入都是均值为0，方差为1。即使是初始化很差，也能保证网络中有足够强的梯度。
对于generator，输出层的激活函数采用Tanh，其它层的激活函数采用ReLU。对于discriminator，激活函数采用leaky ReLU。
