Как работает технология генеративно-состязательных сетей в нейросетевых моделях?

Генеративно-состязательная сеть (GAN) — алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей. ru.wikipedia.org Одна из них (генератор) создаёт новые данные, а другая (дискриминатор) пытается отличить сгенерированные данные от реальных. friflex.com

Принцип работы: генератор создаёт новые образцы, а дискриминатор оценивает их на подлинность. neurohive.io Например, генератор учится рисовать котов и показывает результаты дискриминатору, стараясь его обмануть. friflex.com Задача дискриминатора — научиться различать настоящие данные и подделки. friflex.com

Вначале генератор создаёт картинки, которые совсем не похожи на кошек. friflex.com Дискриминатор отвергает такие рисунки и косвенно подсказывает генератору, что нужно изменить. friflex.com Генератор раз за разом переделывает рисунки, пока не добивается реалистичного изображения. friflex.com Дискриминатор не может отличить его от настоящего и пропускает. friflex.com

В итоге модель выдаёт пользователю изображения, которые прошли через фильтр дискриминатора. friflex.com