В чем основные отличия между GAN и CNN моделями в обработке изображений?

Некоторые основные отличия между GAN и CNN-моделями в обработке изображений:

• Цель использования. www.restack.io www.softwebsolutions.com GAN предназначены для генерации новых изображений, а CNN — для анализа и классификации существующих изображений. www.restack.io
• Архитектура. www.restack.io www.softwebsolutions.com GAN состоят из двух сетей: генератора, который создаёт новые данные, и дискриминатора, который пытается отличить новые данные от реальных. www.softwebsolutions.com CNN обычно состоят из свёрточных слоёв, слоёв пулинга и полносвязных слоёв. www.softwebsolutions.com
• Данные для обучения. www.softwebsolutions.com CNN обычно обучают на размеченных данных, где каждая точка данных в наборе связана с меткой. www.softwebsolutions.com GAN обычно обучают на реальных данных. www.softwebsolutions.com
• Сложность. www.softwebsolutions.com CNN обычно менее сложны, чем GAN, так как имеют простую архитектуру и обычно обучаются на меньшем количестве данных. www.softwebsolutions.com GAN сложнее, потому что имеют сложную архитектуру и обычно обучаются на большем количестве данных. www.softwebsolutions.com
• Стоимость обучения. www.softwebsolutions.com CNN обычно дешевле в обучении, чем GAN, так как требуют меньше данных и могут обучаться на более простом оборудовании. www.softwebsolutions.com GAN дороже в обучении, потому что требуют больше данных и могут обучаться на более сложном оборудовании. www.softwebsolutions.com
• Применение. www.softwebsolutions.com CNN используются в различных приложениях, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и медицинская визуализация. www.softwebsolutions.com GAN используются в таких областях, как генерация изображений, текста и музыки. www.softwebsolutions.com