Нейросети. Генерация изображений. Джейд Картер

состоит из полносвязных слоев с функцией активации LeakyReLU и слоями BatchNormalization для стабилизации обучения.

      – Финальный слой генератора имеет функцию активации `tanh`, чтобы ограничить значения изображений в диапазоне [-1, 1].

      4. Создание дискриминатора (`build_discriminator`):

      – Дискриминатор представляет собой нейронную сеть, которая принимает изображения и классифицирует их на "реальные" (1) или "сгенерированные" (0).

      – В данном примере дискриминатор также состоит из полносвязных слоев с функцией активации LeakyReLU.

      – Финальный слой дискриминатора использует сигмоидную функцию активации для получения вероятности принадлежности изображения к классу "реальные".

      5. Определение функций потерь и оптимизаторов:

      – В данном примере используется функция потерь бинарной кросс-энтропии (`BinaryCrossentropy`).

      – Оптимизаторы для генератора и дискриминатора – `Adam` с заданным коэффициентом обучения.

      6. Обучение GAN (`train_gan`):

      – На каждой итерации обучения:

      – Генерируется случайный вектор шума из латентного пространства.

      – Генератор создает синтетические изображения на основе этого шума.

      – Из обучающего набора выбирается случайный батч реальных изображений.

      – Собирается батч из реальных и сгенерированных изображений.

      – Дискриминатор обучается на этом батче с метками "реальные" и "сгенерированные" соответственно.

      – Генератор обучается на сгенерированном шуме с метками "реальные".

      – Обучение происходит чередованием обучения дискриминатора и генератора, чтобы они соревновались друг с другом.

      7. Обучение GAN:

      – GAN собирается из генератора и дискриминатора в последовательную модель `gan`.

      – Обучение GAN происходит вызовом метода `compile` с функцией потерь `binary_crossentropy` и оптимизатором `generator_optimizer`.

      Обучение GAN (Generative Adversarial Network) представляет собой процесс обучения двух компонентов сети: генератора (Generator) и дискриминатора (Discriminator), взаимодействующих друг с другом в конкурентной игре.

      Вначале создается последовательная модель GAN, объединяющая генератор и дискриминатор. Это делается путем последовательного объединения слоев генератора и слоев дискриминатора в единую модель. Это позволяет обращаться к генератору и дискриминатору как к единой сущности и проводить общую оптимизацию в процессе обучения.

       Для обучения GAN определяется функция потерь (loss function), которая определяет, насколько хорошо работает GAN. В случае GAN, функция потерь использует обычно бинарную кросс-энтропию (binary_crossentropy), которая является распространенным выбором для бинарных классификационных задач.

       Также выбирается оптимизатор (optimizer), который отвечает за обновление весов сети в процессе обучения с учетом значения функции потерь. В данном случае, указанный `generator_optimizer` используется для оптимизации параметров генератора.

      Обучение GAN происходит чередованием двух основных этапов – обучение генератора и обучение дискриминатора. На каждом этапе происходит подача различных данных и обновление соответствующих параметров моделей. Главная идея заключается в том, что генератор стремится создать реалистичные данные, которые дискриминатор не сможет отличить от реальных, в то время как дискриминатор старается