Предположим что была обучена GAN на выборке с фотографиями кошек. Такая сеть способна:
Выберите один ответ:
Генерировать новые изображения собак
Генерировать новые изображения кошек
Не способна генерировать новые изображения и кошек, и собак
Генерировать новые изображения и кошек, и собак

Другие предметы Университет Генеративные модели анализ данных университет GAN генерация изображений обучение нейросетей фотографии кошек искусственный интеллект изображения собак выборка данных глубокое обучение Новый

Чтобы ответить на этот вопрос, давайте разберем, что такое GAN (Generative Adversarial Network) и как она работает.

Что такое GAN?

• GAN состоит из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора.
• Генератор создает новые данные, пытаясь обмануть дискриминатор.
• Дискриминатор оценивает, являются ли данные реальными (из обучающей выборки) или сгенерированными.

Обучение GAN на выборке с фотографиями кошек

• Если GAN была обучена только на фотографиях кошек, это означает, что она "узнала" только характеристики, присущие кошкам.
• Генератор будет создавать изображения, основываясь на этих характеристиках.

Что может делать такая GAN?

• Она может генерировать новые изображения кошек, поскольку именно на этом она была обучена.
• Однако она не сможет генерировать изображения собак, так как не имела доступа к данным о собаках во время обучения.

Итог

Таким образом, правильный ответ на вопрос: Генерировать новые изображения кошек. GAN, обученная на выборке с фотографиями кошек, не способна создавать изображения собак или любых других объектов, не входящих в ее обучающую выборку.