Podcast
Questions and Answers
Wat is de rol van de generator in een GAN?
Wat is de rol van de generator in een GAN?
Wat is een veelgebruikte methode voor het evalueren van een GAN?
Wat is een veelgebruikte methode voor het evalueren van een GAN?
Welke van de onderstaande netwerken is GEEN voorbeeld van een pre-trained GAN?
Welke van de onderstaande netwerken is GEEN voorbeeld van een pre-trained GAN?
Welke uitspraak is waar over de discriminator in een GAN?
Welke uitspraak is waar over de discriminator in een GAN?
Signup and view all the answers
Wat kan een uitdaging zijn bij het trainen van een GAN?
Wat kan een uitdaging zijn bij het trainen van een GAN?
Signup and view all the answers
Study Notes
Generatieve Adversariële Netwerken (GAN's)
- GAN's zijn een type neurale netwerken.
- Ze bestaan uit twee delen: een generator en een discriminator.
- De generator probeert nieuwe data te genereren, gebaseerd op input zoals ruis.
- De discriminator beoordeelt of de gegenereerde data echt of nep is.
- De generator en discriminator trainen elkaar iteratief, waarbij de generator probeert de discriminator te bedriegen door realistische data te produceren.
- Het proces is gebaseerd op een klassiek classificatieprobleem.
- De generator leert feedback van de discriminator op te vangen.
- Precieze metrische voor evaluatie (accuracy/recall/precision) zijn niet nuttig bij GANs, de focus ligt op visuele inspectie.
Voorgeprogrammeerde Netwerken
- Het is vaak eenvoudiger om pre-getrainde modellen te gebruiken.
- Dit is alleen effectief als het model getraind is voor de juiste toepassing.
- Soms moet de pre-getrainde model nog worden aangepast ("fine-tuning").
- Er is een breed scala aan pre-trained modellen beschikbaar.
- StyleGAN (voor portretfoto's), DC-GAN en CycleGAN zijn voorbeelden.
Architectuur - Generator
- Generatoren creëren nieuwe gegevens, vaak door willekeurige beelden of ruis te gebruiken als input.
- Neuronen kunnen zelf worden geselecteerd.
- Vaak gebaseerd op de decoder van autoencoders.
- Er wordt vaak gebruik gemaakt van upsampling/conv2d transpose-lagen, tegengesteld aan conv2d-lagen.
Architectuur - Discriminator
- Discriminatoren bepalen of een beeld echt of gegenereerd is.
- Deze classificatie is binair (echt of nep).
- Discriminatoren gebruiken vaak een CNN (Convolutional Neural Network) structuur.
- Ze gebruiken een dataset van echte en gegenereerde beelden om te leren.
Leerproces
- De discriminator leert via classificatie, waarbij het echt of nep kan onderscheiden.
- Dit wordt gedaan met behulp van binair cross-entropy.
- De generator moet de discriminator "omzeilen" om te kunnen trainen.
- De generator ontvangt geen gewone trainingsdata, maar feedback van de discriminator.
- De loss-functie van de generator is tegengesteld aan die van de discriminator.
Evaluatie
- Evaluatie van GAN's is complexer dan klassiek machine learning.
- Accuracy, recall of precision zijn meestal minder informatief.
- Visuele inspectie is cruciaal om te beoordelen.
- Inception Score en Fréchet Inception Distance zijn methodes voor evaluatie.
- Deze methodes berekenen een distributie van de pixelwaarden.
- Ze helpen bepalen of echte en gegenereerde data dicht bij elkaar liggen.
Uitdagingen
- Mode collapse: het beperkt zich tot een beperkt aantal verschillende beelden.
- Menselijke controle is vereist door gebrekkige resultaten.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Related Documents
Description
Dit quiz introduceert Generatieve Adversariële Netwerken (GAN's), bestaande uit de generator en discriminator. Leer hoe deze netwerken nieuwe data genereren en elkaar trainen door realistische resultaten te produceren. Ontdek de noodzaak van visuele evaluatie in plaats van traditionele metrische evaluatie.
