อุปกรณ์แบ่งแยก

การเลือกปฏิบัติใน GAN เป็นเพียงตัวแยกประเภทเท่านั้น โปรแกรมจะพยายามแยกข้อมูลจริง ออกจากข้อมูลที่โปรแกรมสร้างสร้างขึ้น โดยอาจใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายที่เหมาะกับประเภทของข้อมูลที่ใช้แยกประเภท

รูปที่ 1: การสืบพันธุ์ลับในการฝึกอบรมการเลือกปฏิบัติ

ข้อมูลการฝึกอบรมการเลือกปฏิบัติ

ข้อมูลการออกกําลังกายของการเลือกปฏิบัติมาจาก 2 แหล่งที่มา ได้แก่

• ข้อมูลจริง เช่น รูปภาพจริงของผู้คน การเลือกปฏิบัติจะใช้กรณีเหล่านี้เป็นตัวอย่างที่ดีระหว่างการฝึกอบรม
• อินสแตนซ์ข้อมูลปลอมที่โปรแกรมสร้างสร้างขึ้น การเลือกปฏิบัติจะใช้กรณีเหล่านี้เป็นตัวอย่างเชิงลบระหว่างการฝึก

ในรูปที่ 1 ช่อง 2 "ตัวอย่าง" แสดงแหล่งข้อมูลทั้งสองนี้ป้อนเข้าสู่เครื่องมือแบ่งแยก ในระหว่างที่เลือกปฏิบัติ โปรแกรมควบคุมจะไม่ได้ฝึก น้ําหนักที่คงที่จะคงเดิมขณะสร้างตัวอย่างให้กับเครื่องกีดขวางการฝึก

การฝึกการเลือกปฏิบัติ

เครื่องมือแบ่งแยกจะเชื่อมต่อกับฟังก์ชันการสูญเสีย 2 ฟังก์ชัน ในระหว่างการฝึกอบรมการเลือกปฏิบัติ การเลือกปฏิบัติจะไม่สนใจการสูญเสีย และเครื่องมือสร้างที่สูญเสียไป เราใช้โปรแกรมสร้าง โดยจะสูญเสียไป ระหว่างการฝึกโปรแกรมสร้างตามที่อธิบายไว้ในส่วนถัดไป

ระหว่างที่เลือกปฏิบัติ

1. เครื่องมือแยกประเภทจะจําแนกทั้งข้อมูลจริงและข้อมูลปลอมจากโปรแกรมสร้าง
2. การสูญเสียการเลือกปฏิบัติจะเป็นการลงโทษการเลือกปฏิบัติซึ่งแบ่งประเภทอินสแตนซ์จริงว่าเป็นอินสแตนซ์ปลอมหรืออินสแตนซ์ปลอมเป็นจริง
3. เครื่องมือแบ่งแยกจะอัปเดตน้ําหนักผ่านการส่งกลับหลังจากการสูญเสียจากการเลือกปฏิบัติผ่านเครือข่ายการเลือกปฏิบัติ

ในส่วนถัดไป เราจะดูสาเหตุที่การสูญเสียเครื่องมือสร้างเชื่อมต่อกับเครื่องมือแบ่งแยก