Сверточные слои являются ключевым инструментом для работы с изображениями в архитектурах GAN и имеют большое значение для успешной генерации и дискриминации данных.
2. Пакетная нормализация (Batch Normalization):
Пакетная нормализация (Batch Normalization) – это техника, применяемая в нейронных сетях, включая генеративные нейронные сети (GAN), для стабилизации обучения и улучшения производительности модели. Она была предложена в 2015 году и стала широко используемым методом для улучшения обучения нейронных сетей.
Основной проблемой, которую решает пакетная нормализация, является "внутренняя ковариация" (internal covariate shift). В процессе обучения распределение активаций слоев может меняться, что приводит к затуханию или взрыванию градиентов и, как следствие, замедлению сходимости модели. Пакетная нормализация решает эту проблему, нормируя активации каждого слоя по мини-пакетам обучающих данных.
Как работает пакетная нормализация:
На каждом шаге обучения пакетная нормализация нормирует активации каждого слоя по мини-пакетам обучающих данных, а не по отдельным примерам. Это помогает уменьшить дисперсию и выравнивает распределение активаций, что содействует стабильности обучения.
Для каждого слоя пакетной нормализации есть два настраиваемых параметра: масштабирование (scaling) и сдвиг (shift). Эти параметры позволяют модели учиться сдвигать и масштабировать нормализованные активации, чтобы сохранить гибкость обучения.
Во время инференса (применения модели на новых данных) параметры пакетной нормализации используются для нормализации активаций, но они могут быть заменены средними значениями и стандартными отклонениями активаций, вычисленными во время обучения.
В GAN, пакетная нормализация может быть применена как в генераторе, так и в дискриминаторе. Ее применение помогает стабилизировать обучение и предотвращает исчезновение или взрывание градиентов, что особенно важно при обучении глубоких моделей GAN.
В генераторе, пакетная нормализация может быть использована вместе с различными слоями, такими как полносвязные слои или сверточные слои. Она позволяет улучшить качество генерации изображений и сделать генератор более устойчивым к различным условиям обучения.
В дискриминаторе, пакетная нормализация помогает улучшить способность модели различать реальные и сгенерированные данные. Это способствует более стабильному и эффективному обучению дискриминатора, что в свою очередь повышает производительность всей системы GAN.
Пакетная нормализация является мощным инструментом для ускорения и улучшения обучения GAN, делая его более стабильным и эффективным для генерации высококачественных данных.
Выравнивающие слои, такие как слои субдискретизации (max pooling или average pooling), используются для уменьшения размерности изображений, что позволяет уменьшить количество параметров и ускорить обучение.
4. Рекуррентные слои (Recurrent Layers):
Рекуррентные слои (Recurrent Layers) – это тип слоев в нейронных сетях, предназначенных для работы с последовательными данными, где каждый элемент последовательности имеет зависимость от предыдущих элементов. Такие данные включают тексты, аудио, временные ряды или видео, где информация упорядочена по времени или последовательности.
Основная особенность рекуррентных слоев заключается в том, что они имеют обратные связи, позволяющие передавать информацию о предыдущих состояниях в текущее. Это позволяет рекуррентным слоям улавливать долгосрочные зависимости в последовательных данных и сохранять контекст информации в течение всего процесса обработки.
