Обучение Генеративных Состязательных Сетей (GAN) включает несколько ключевых компонентов и шагов. Давайте рассмотрим их подробнее:

• Генератор: Это нейронная сеть, которая создает новые данные, пытаясь подделать реальные данные. Генератор принимает случайный шум (обычно вектор случайных чисел) и преобразует его в данные, которые должны выглядеть как реальные.
• Дискриминатор: Это другая нейронная сеть, которая принимает как реальные, так и сгенерированные данные и пытается определить, какие из них являются подделкой. Дискриминатор выдает вероятность того, что входные данные являются реальными.

1. Инициализация: Начинаем с инициализации весов обеих сетей (генератора и дискриминатора) случайными значениями.
2. Обучение дискриминатора:
   • Сначала выбираем набор реальных данных из обучающего набора.
   • Затем генерируем набор поддельных данных с помощью генератора.
   • Дискриминатор обучается различать реальные и поддельные данные, минимизируя функцию потерь.
3. Обучение генератора:
   • Генератор создает новые данные.
   • Затем эти данные передаются дискриминатору, который пытается определить, являются ли они реальными.
   • Генератор обучается на основе обратной связи от дискриминатора, минимизируя свою функцию потерь, чтобы улучшить качество сгенерированных данных.

Обучение GAN происходит итеративно, где на каждой итерации дискриминатор и генератор улучшают свои способности. Этот процесс продолжается до тех пор, пока генератор не начнет создавать данные, которые дискриминатор не сможет отличить от реальных.

Функция потерь для дискриминатора и генератора играет важную роль в процессе обучения. Обычно используется специальная функция потерь, которая учитывает как успешность дискриминатора, так и генератора.

После обучения важно оценить качество сгенерированных данных. Существуют различные метрики, такие как Inception Score (IS) и Fréchet Inception Distance (FID), которые помогают в этом.

Таким образом, процесс обучения GAN включает в себя создание и обучение двух нейронных сетей, итеративный процесс их улучшения и оценку результатов, что позволяет достигать высококачественных сгенерированных данных.