Нейросети. Генерация изображений. Джейд Картер

склонной к генерации однотипных результатов. Поэтому старайтесь собрать данные, которые представляют различные варианты и разнообразные сценарии вашей задачи.

      – Объем данных также имеет значение. Чем больше данных, тем лучше модель может выучить общие закономерности и особенности данных. Однако собирать огромные объемы данных не всегда возможно, поэтому важно найти баланс между объемом данных и их разнообразием.

      – Очистка данных от шума и ошибок является важной частью процесса подготовки данных. Некачественные данные или выбросы могут негативно повлиять на обучение модели. Обратите внимание на предварительную обработку данных и исключите нежелательные аномалии.

      – Если вы работаете с многоклассовыми данными, обратите внимание на баланс классов. Если одни классы сильно преобладают над другими, это может привести к несбалансированности модели. Постарайтесь собрать данные таким образом, чтобы каждый класс был достаточно представлен в обучающем наборе.

      – Обязательно убедитесь, что у вас есть права на использование собранных данных, особенно если вы планируете использовать их для коммерческих целей или публикации результатов.

      Правильная сборка и подготовка данных является важным этапом в обучении GAN и может существенно повлиять на качество и результаты модели. Чем более качественные и разнообразные данные вы соберете, тем лучше GAN сможет обучиться и создавать высококачественный контент.

2.2. Препроцессинг изображений: масштабирование, нормализация и другие техники

      Препроцессинг изображений является важным этапом подготовки данных перед обучением генеративных нейронных сетей (GAN). Цель препроцессинга – привести данные в определенный формат, нормализовать их и обработать для улучшения производительности и сходимости модели. В данной главе рассмотрим различные техники препроцессинга, такие как масштабирование, нормализация и другие.

      1. Масштабирование (Rescaling):

      Масштабирование – это процесс изменения масштаба изображений, чтобы они соответствовали определенному диапазону значений. Обычно изображения масштабируются к диапазону от 0 до 1 или от -1 до 1. Это делается для облегчения обучения модели, так как большие значения пикселей могут замедлить процесс обучения и ухудшить сходимость.

      2. Нормализация (Normalization):

      Нормализация – это процесс приведения значений пикселей изображений к некоторой стандартной шкале. Чаще всего используется нормализация по среднему значению и стандартному отклонению. Для этого каждый пиксель изображения вычитается из среднего значения пикселей и делится на стандартное отклонение всех пикселей в наборе данных. Нормализация помогает уменьшить влияние различных шкал значений пикселей на обучение модели и обеспечивает стабильность процесса обучения.

      3. Центрирование (Centering):

      Центрирование – это процесс вычитания среднего значения всех пикселей из каждого пикселя изображения. Это приводит к тому, что среднее значение всех пикселей в изображении