В чем заключаются особенности обучения генеративно-состязательных сетей?

Особенности обучения генеративно-состязательных сетей (GAN):

• Обучение происходит одновременно для двух нейросетей. habr.com Генеративная сеть (генератор) изучает функцию генерации данных, начиная со случайного шума, а дискриминационная сеть (дискриминатор) определяет, является ли образец данных «подлинным». habr.com
• Генеративная сеть обучается с целью максимизации итоговой ошибки классификации (между истинными и сгенерированными данными), а дискриминационная сеть обучается с целью минимизации этой ошибки. proglib.io
• Важно, чтобы обе сети в процессе обучения учились с одинаковой скоростью и сходились вместе. proglib.io Часто происходит, что дискриминационная сеть слишком быстро обучается распознавать фейковые изображения, загоняя генеративную в тупик. proglib.io
• Для обучения GAN нужен только набор данных (изображений, аудио и т. п.), которые хочется скопировать или имитировать. habr.com Сеть сама определит способы создания новых данных, которые будут выглядеть как данные из полученного сетью набора данных. habr.com

Пользователь

Время добавления