Какие потенциальные риски связаны с использованием генеративно-состязательных сетей в различных областях?

Некоторые потенциальные риски, связанные с использованием генеративно-состязательных сетей (GAN) в различных областях:

• Нестабильность. 2 Небольшие изменения в модели могут привести к большим изменениям в сгенерированных данных. 2 Это затрудняет получение согласованных результатов и может привести к получению нереалистичных или неточных данных. 2
• Необходимость в больших объёмах данных. 12 Для обучения GAN нужны значительные вычислительные ресурсы и данные, которые могут быть дорогими и трудными для получения. 2
• Проблемы с генерацией дискретных данных. 1 GAN с трудом генерируют дискретные данные из текста или речи. 1
• Предвзятость сгенерированных данных. 2 Если модель не обучена должным образом, она может генерировать предвзятые или неточные данные. 2
• Игнорирование редких видов. 5 Например, если модель учится генерировать изображения с животными, то она может проигнорировать более редкие виды, а научиться генерировать только наиболее часто встречающиеся. 5

Перед использованием GAN важно понимать как преимущества, так и недостатки этих сетей. 2