🏂Почему все GAN-сети работают одинаково, и зачем настраивать гиперпараметры
Генеративные состязательные сети, представляют собой структуру, способную изучать распределение на основе конкуренции между генератором и дискриминатором. Генератор учится генерировать образцы, неотличимые от реальных данных, а дискриминатор учится классифицировать, является ли данное изображение реальным или поддельным. Сегодня GAN-сети считаются мощным инструментом и активно используются в задачах генерации и реконструкции текстов, изображений и пр. При том, что есть множество разных архитектур и видов GAN-сетей, при достаточном гиперпараметрическом поиске почти все алгоритмы имеют случайные ранги, и даже самые последние работы работают аналогично оригинальной GAN, впервые предложенной Яном Гудфеллоу. Бенчмаркинговое сравнение различных GAN-сетей показало, что алгоритмические различия не так актуальны, а вот поиск по гиперпараметрам имеет большее влияние на результат. Однако, оптимальные гиперпараметры во многом зависят от набора данных и настройка гиперпараметров – одна из самых интересных и тонких задач ML-специалиста.
https://medium.com/codex/do-all-gans-perform-the-same-cc02055091af