tgoop.com/ds_interview_lib/408
Last Update:
Можете ли вы объяснить, как GAN генерируют изображения?
Обычная генеративно-состязательная сеть (Generative Adversarial Networks, GAN) состоит из двух основных компонентов: генератор и дискриминатор. Первая генерирует новые данные, стремясь создать изображения, которые выглядят как настоящие. Вторая пытается отличить сгенерированные изображения от реальных.
На вход генератора подается случайный вектор (шум). Генератор преобразует этот вектор в изображение, используя серию слоёв, которые постепенно увеличивают размерность данных и добавляют детали. На выходе получается изображение, которое затем оценивается дискриминатором. Цель дискриминатора — правильно классифицировать изображения как реальные или нет. Если он ошибается, то генератор получает сигнал, как улучшить свои изображения.
#глубокое_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/408