Выбор ответа Junior Генеративные модели обновлено
Как обучается GAN
Вопрос
Как обучается генеративно-состязательная сеть?
Попробуйте сами
Выберите вариант, и откроется разбор.
Показать ответ и разбор
Коротко
Правильный ответ: Генератор делает объекты из шума, дискриминатор отличает их от настоящих, генератор его обманывает. Это игра двух сетей с противоположными целями.
Варианты ответа
- Генератор учится на ошибке реконструкции входа, а дискриминатор оценивает качество латентных векторов
- Одна сеть предсказывает следующий пиксель по предыдущим, начиная со случайного шума
- Модель учится удалять шум по шагам, а дискриминатор выбирает лучший шаг генерации
- Генератор делает объекты из шума, дискриминатор отличает их от настоящих, генератор его обманываетправильный ответ
Разбор
Это игра двух сетей с противоположными целями. GAN дают резкие картинки, но обучение нестабильно: mode collapse (генератор выдаёт однообразные объекты), исчезающие градиенты, чувствительность к гиперпараметрам.
- Реконструкция это автоэнкодеры.
- Попиксельная генерация это авторегрессионные модели (PixelCNN).
- Пошаговое удаление шума это диффузия.
Ответьте сами, а не прочитайте
В тренажёре вопрос попадёт в повторения и вернётся, когда начнёт забываться. Плюс билеты с зачётом: 20 вопросов, не больше 2 ошибок.