Нейросети. Генерация изображений

Определение гиперпараметров:

– `random_dim`: размерность входного шумового вектора (латентного пространства), который будет использоваться для генерации изображений.

– `epochs`: количество эпох обучения GAN.

– `batch_size`: размер батча, используемого для обучения на каждой итерации.

3. Создание генератора (`build_generator`):

– Генератор представляет собой нейронную сеть, которая принимает случайный шум или вектор из латентного пространства и генерирует синтетические изображения.

– В данном примере генератор 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`.