Generative Adversarial Networks - состязательность двух нейросетей

GAN (Generative Adversarial Networks) — это две нейросети, соревнующиеся друг с другом. Принцип напоминает игру фальшивомонетчика и полицейского.

GAN — это аббревиатура от английского Generative Adversarial Networks, что переводится как «состязательные генеративные сети». Ключевое слово здесь — «состязательные». Одна сеть, "генератор", создает поддельные данные (изображения, звук, текст). Вторая, "дискриминатор", пытается отличить подделку от реальных примеров из обучающей выборки.

Обучение проходит циклически. Генератор получает на вход случайный шум и создает образец. Дискриминатор одновременно видит этот образец и настоящий объект из базы данных. Дискриминатор выносит вердикт: «реально» или «фальшиво». Если он ошибся — его штрафуют и корректируют. Если он угадал — штрафуют генератор, который вынужден улучшать свое мастерство.

В результате постоянной конкуренции обе сети прогрессируют. Генератор учится создавать все более правдоподобные фальшивки, а дискриминатор становится все более проницательным «офицером». В идеале они достигают равновесия: дискриминатор больше не может отличить подделку от реальности (точность 50%). Это означает, что генератор научился создавать идеальные копии, неотличимые от оригинала. Именно так работают нейросети для генерации реалистичных лиц или повышения разрешения фотографий.