我实现GAN网络结构比较复杂：
通过建立两个一模一样的网络，他们相对应的层共享权重，一个网络用来跟新D model另一个网络用来更新G model
更新G model的网络，D部分只进行梯度传递，不进行参数跟新。
更新D model的网络，G部分直接不进行backward
源码连接： https://github.com/longriyao/caffe_GAN
我实现GAN网络结构比较复杂：
通过建立两个一模一样的网络，他们相对应的层共享权重，一个网络用来跟新D model另一个网络用来更新G model
更新G model的网络，D部分只进行梯度传递，不进行参数跟新。
更新D model的网络，G部分直接不进行backward
源码连接： https://github.com/longriyao/caffe_GAN