Нейросети. Генерация изображений

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 из генератора и дискриминатора в последовательную модель `gan`.

– Обучение GAN происходит вызовом метода `compile` с функцией потерь `binary_crossentropy` и оптимизатором `generator_optimizer`.

Обучение GAN (Generative Adversarial Network) представляет собой процесс обучения двух компонентов сети: генератора (Generator) и дискриминатора (Discriminator), взаимодействующих друг с другом в конкурентной игре.

Вначале создается последовательная модель GAN, объединяющая генератор и дискриминатор. Это делается путем последовательного объединения слоев генератора и слоев дискриминатора в единую модель. Это позволяет обращаться к генератору и дискриминатору как к единой сущности и проводить общую оптимизацию в процессе обучения.

Для обучения GAN определяется функция потерь (loss function), которая определяет, насколько хорошо работает GAN. В случае GAN, функция потерь использует обычно бинарную кросс-энтропию (binary_crossentropy), которая является распространенным выбором для бинарных классификационных задач.

Также выбирается оптимизатор (optimizer), который отвечает за обновление весов сети в процессе обучения с учетом значения функции потерь. В данном случае, указанный `generator_optimizer` используется для оптимизации параметров генератора.

Обучение GAN происходит чередованием двух основных этапов – обучение генератора и обучение дискриминатора. На каждом этапе происходит подача различных данных и обновление соответствующих параметров моделей. Главная идея заключается в том, что генератор стремится создать реалистичные данные, которые дискриминатор не сможет отличить от реальных, в то время как дискриминатор старается правильно классифицировать как реальные, так и сгенерированные данные.

В процессе обучения GAN происходит динамический баланс между генератором и дискриминатором, и оба компонента учатся улучшать свои навыки в противостоянии друг другу. Целью обучения GAN является достижение равновесия (equilibrium), когда генератор создает реалистичные данные, а дискриминатор неспособен точно отличить сгенерированные данные от реальных.

8. Запуск обучения:

– Обучение GAN происходит путем вызова функции `train_gan`, которая реализует процесс обучения и выводит значения функций потерь на каждой итерации.

Функция `train_gan` в приведенном выше коде выполняет обучение GAN (Generative Adversarial Network) путем последовательного обучения генератора и дискриминатора на заданном наборе данных (dataset) в течение определенного числа эпох (epochs). Здесь предполагается, что у вас уже есть предопределенная архитектура GAN, которая объединяет генератор и дискриминатор в модель `gan`.

Давайте рассмотрим шаги, которые выполняются в функции `train_gan`: