Расскажите, что вы знаете про генеративно-состязательные сети (GAN)?

Так называют большой класс генеративных моделей, главная особенность которых — обучение одновременно с другой сетью, которая старается отличить сгенерированные объекты от настоящих.

👮‍♂️ Для объяснения принципа работы GAN нередко приводят аналогию с фальшивомонетчиком и полицейским. Так, задача фальшивомонетчика — научиться создавать купюры, которые полицейский не сможет отличить от реальных. Задача полицейского тем временем — научиться отличать купюры фальшивомонетчика от настоящих.

GAN состоят из двух частей: генератора (фальшивомонетчик) и дискриминатора (полицейский). Генератор учится создавать данные, похожие на те, что находятся в обучающем датасете. Дискриминатор выполняет функцию классификатора, пытаясь отличить настоящие данные от тех, что были сгенерированы генеративной сетью. То есть каждому реальному сэмплу и фейковому ставится в соответствие вероятность, которая оценивает степень принадлежности к реальным данным.

#глубокое_обучение