Нейросети. Генерация изображений. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ style="font-size:15px;">      g_loss = gan.train_on_batch(noise, y_gen)

      if epoch % 100 == 0:

      print(f"Epoch: {epoch}, Discriminator Loss: {d_loss}, Generator Loss: {g_loss}")

      # Обучение GAN

      gan = tf.keras.Sequential([generator, discriminator])

      gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=generator_optimizer)

      train_gan()

      ```

      Код представляет собой простую реализацию генеративной сети (GAN) для генерации реалистичных изображений с использованием библиотек TensorFlow и Keras в Python. Давайте подробно опишем каждую часть кода:

      1. Загрузка данных MNIST:

      – Загружается набор данных MNIST с рукописными цифрами с помощью функции `tf.keras.datasets.mnist.load_data()`.

      – Обучающие изображения сохраняются в переменной `train_images`, а метки классов (которые в данном случае не используются) – в переменной `_`.

      – Изображения преобразуются в одномерный формат и нормализуются в диапазоне [-1, 1], чтобы облегчить обучение модели.

      2. 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 СКАЧАТЬ