keras 实现GAN（生成对抗网络）
本文将介绍如何在Keras中以最小的形式实现GAN。具体实现是一个深度卷积GAN，或DCGAN：一个GAN，其中generator和discriminator是深度卷积网络，它利用`Conv2DTranspose`层对generator中的图像上采样。 而后将在CIFAR10的图像上训练GAN，CIFAR10数据集由属于10个类别（每一个类别5,000个图像）的50,000个32x32 RGB图像
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