Некоторые преимущества генеративно-состязательных сетей (GAN) в машинном обучении:

• Генерация реалистичных данных. 14 GAN могут создавать изображения, которые трудно отличить от настоящих, улучшать качество изображений, генерировать видео и музыку. 4
• Генерация данных для ограниченных сред. 1 В таких отраслях, как здравоохранение, где данные ограничены, GAN используются для создания реалистичных наборов данных. 1
• Обнаружение аномалий. 1 GAN могут выявлять мошенничество при финансовых транзакциях, обнаруживать сетевые вторжения или выявлять медицинские состояния на изображениях. 1
• Повышение безопасности моделей искусственного интеллекта. 1 Генерируя поддельные данные и обучая модели их распознаванию, GAN повышают безопасность моделей, особенно в области кибербезопасности. 1

Некоторые недостатки GAN:

• Сложность обучения. 1 GAN сложны и требуют больших вычислительных затрат, значительных ресурсов для эффективного обучения. 1
• Переоснащение. 1 GAN могут создавать синтетические данные, которым не хватает разнообразия и которые плохо поддаются обобщению. 1
• Предвзятость и справедливость. 1 GAN могут выявлять предвзятости, присутствующие в обучающих данных, которые могут привести к дискриминационным результатам. 1
• Интерпретируемость. 1 GAN часто называют моделями «чёрного ящика», что затрудняет понимание того, как они приходят к своим результатам. 1
• Контроль качества. 1 Если GAN не обучить должным образом, они могут генерировать нереалистичные или нерелевантные данные, что повлияет на качество синтетических данных. 1