В чем заключаются основные различия между GAN и VAE алгоритмами генерации изображений?

Некоторые основные различия между GAN (генеративно-состязательными сетями) и VAE (вариационными автоэнкодерами) алгоритмами генерации изображений:

• Подход к обучению. www.baeldung.com VAE обучаются без присмотра, в то время как GAN используют контролируемую технику. www.baeldung.com VAE стремятся максимизировать вероятность сгенерированного выходного сигнала по отношению к входным данным и выдавать выходные данные из целевого распределения путём сжатия входных данных в скрытое пространство. www.baeldung.com GAN пытаются найти точку равновесия между игрой генератора и дискриминатора, в которой первый пытается обмануть второго. www.baeldung.com
• Функция потерь. www.baeldung.com VAE используют KL-дивергенцию, в то время как GAN применяют две функции потерь: потери генератора и дискриминатора соответственно. www.baeldung.com
• Качество выходных данных. www.techtarget.com www.restack.io GAN лучше генерируют чёткие, высококачественные, реалистичные образцы. www.techtarget.com VAE хуже справляются с изображениями, но лучше работают с данными временных рядов, такими как речь, видео или синтетические непрерывные потоки данных IoT. www.techtarget.com
• Добавление данных. www.restack.io VAE часто предпочитают для задач добавления данных из-за их способности генерировать образцы, которые сохраняют структуру оригинальных данных, в то время как GAN могут создавать более разнообразные выходные данные, но не всегда сохраняют исходное распределение данных. www.restack.io
• Стабильность. www.techtarget.com GAN менее стабильны, потому что незначительные различия могут привести к большим различиям. www.techtarget.com VAE можно обучать более постепенно, что облегчает настройку модели. www.techtarget.com

GAN и VAE имеют свои преимущества и подходят для разных задач. www.restack.io Выбор между этими алгоритмами зависит от конкретных требований задачи, таких как необходимость генерации высококачественных данных или сохранения структуры данных. www.restack.io