Как работает модель генерации изображений GAN?

Модель генерации изображений GAN работает на основе взаимодействия двух нейронных сетей — генератора и дискриминатора. dzen.ru www.geeksforgeeks.org

Генератор создаёт новые изображения из случайного входного шума, стремясь сделать их неотличимыми от реальных образцов. dzen.ru Изначально генератор генерирует случайный шум, но по мере обучения он учится генерировать изображения, похожие на те, что содержатся в обучающем наборе данных. www.geeksforgeeks.org Параметры генератора настраиваются на основе обратной связи от дискриминатора, оптимизируя способность генератора создавать более реалистичные и высококачественные изображения. www.geeksforgeeks.org

Дискриминатор учится распознавать, является ли изображение подлинным или сгенерированным генератором. dzen.ru Распознаватель начинается с обучения на наборе данных, содержащем реальные изображения. www.geeksforgeeks.org Его цель — отличить эти реальные изображения от поддельных, сгенерированных генератором. www.geeksforgeeks.org Благодаря обратному распространению и градиентному спуску дискриминатор настраивает свои параметры, чтобы улучшить свою способность точно классифицировать реальные и сгенерированные изображения. www.geeksforgeeks.org

Чем лучше генератор становится в своей задаче, тем совершеннее должен быть дискриминатор, чтобы отличать настоящие изображения от фальшивых. dzen.ru Эта состязательность является основой для обучения и совершенствования обеих сетей. dzen.ru