Обучение генеративных нейросетей для понимания изображений происходит следующим образом: 2

1. Собирают большую выборку изображений, на которых будет обучаться нейросеть. 3 Это могут быть изображения с различными объектами, лицами людей или животных. 3
2. Подготавливают данные для обучения. 3 Например, изменяют размеры изображений, поворачивают и масштабируют их, чтобы обеспечить разнообразность и более эффективное обучение нейросети. 3
3. Выбирают модель нейросети. 3 Для задачи распознавания изображений наиболее распространённым типом модели является свёрточная нейронная сеть (CNN). 3
4. Инициализируют параметры нейросети. 3 Это может включать в себя выбор функции потери, оптимизатора и гиперпараметров, которые управляют обучением нейросети. 3
5. Запускают процесс обучения, который будет определять параметры нейросети на каждой итерации. 3 Это может занять много времени и ресурсов, поэтому может потребоваться использование параллельных вычислений, графических процессоров или специальных облачных сервисов. 3
6. После обучения нейросети тестируют её на тестовой выборке изображений, чтобы проверить её точность и эффективность. 3

Также существует способ обучения генеративной модели GAN, который основан на теории игр, изучающей взаимодействия между разными объектами. 2 При использовании GAN нейросеть обучается на основе двух подмоделей: генератора и дискриминатора. 2 Генератор генерирует новый набор данных, например, новые картинки из существующих изображений реального мира и старается обмануть дискриминатор, заставив его думать, что сгенерированные картинки настоящие. 2 Дискриминатор сравнивает эти изображения с некоторыми примерами из реального мира и классифицирует реальные или поддельные эти картинки. 2 Этот процесс происходит до того момента, пока генератор не будет так хорошо генерировать данные, что дискриминатор перестанет отличать реальные и сгенерированные картинки. 2