Основные преимущества генеративно-состязательных сетей (GAN):

• Высококачественная генерация данных. 2 GAN создают синтетические данные, которые часто неотличимы от реальных. 2 Эта возможность ценна в областях, где сбор данных сложный, дорогостоящий или отнимает много времени. 2
• Расширение данных. 2 GAN могут генерировать различные варианты существующих данных, расширяя набор данных и улучшая обобщение модели. 2
• Визуализация с высоким разрешением. 2 GAN со сверхразрешением (SRGAN) могут преобразовывать изображения с низким разрешением в аналоги с высоким разрешением, сохраняя сложные детали и текстуры. 2
• Реалистичный синтез изображений. 2 GAN создают высокореалистичные изображения с нуля. 2
• Обнаружение аномалий. 2 GAN могут изучать распределение нормальных данных и идентифицировать отклонения как аномалии. 2
• Синтез текста из изображения. 2 GAN генерируют изображения на основе текстовых описаний. 2
• Передача стиля. 2 GAN позволяют преобразовывать изображения в соответствии со стилем конкретного произведения искусства или фотографии. 2

Некоторые недостатки GAN:

• Тренировочная нестабильность. 1 Состязательный характер процесса обучения может привести к таким проблемам, как коллапс режима, когда генератор создаёт ограниченное количество выборок, и исчезновение градиентов, когда дискриминатор становится слишком сильным, что приводит к плохим обновлениям генератора. 1
• Отсутствие явной оценки плотности. 1 В отличие от других генеративных моделей, GAN не предоставляют явную функцию плотности вероятности для сгенерированных данных. 1 Это ограничение затрудняет оценку вероятности создания выборок и выполнение задач, требующих явной оценки плотности, таких как обнаружение аномалий. 1
• Ресурсоёмкость. 1 GAN обычно требуют значительных вычислительных ресурсов для обучения, включая высокопроизводительные графические процессоры и большие объёмы памяти. 1