Чем отличаются классические GAN от DCGAN в процессе обучения?

Некоторые отличия классических GAN от DCGAN в процессе обучения:

• Структура. dzen.ru DCGAN внедряет усовершенствования в стандартную структуру GAN, используя свёрточные нейронные сети для достижения более качественных результатов. dzen.ru В DCGAN дискриминатор состоит из нескольких свёрточных слоёв, слоёв нормализации пакета и полносвязных слоёв, что помогает ему эффективно классифицировать изображения как реальные или сгенерированные. dzen.ru Генератор, в свою очередь, начинает с плотного слоя на основе шумового вектора и постепенно увеличивает разрешение изображения через серию транспонированных свёрточных слоёв, каждый из которых удваивает размер предыдущего слоя. dzen.ru
• Скорость и стабильность обучения. theaisummer.com DCGAN показывает лучшие результаты в плане качества изображений (меньше размытости) и стабильности обучения, чем стандартные GAN. theaisummer.com Это связано с тем, что в DCGAN уменьшено количество параметров на слой, а также введены принципы, которые делают обучение быстрее и стабильнее. theaisummer.com
• Применение. dzen.ru DCGAN может использоваться для улучшения алгоритмов распознавания путём генерации большего количества данных для обучения. dzen.ru Это особенно ценно в областях, где сбор данных затруднён или дорог. dzen.ru В то время как классические GAN трудно тренировать, так как улучшения одной модели происходят за счёт другой. id-lab.ru Цель обучения двух моделей заключается в нахождении точки равновесия между двумя конкурирующими задачами. id-lab.ru