сгенерированного. При этом во всех работах пишут что найти баланс между G и D - самая сложная часть, иначе G перестаёт тренироваться. Вопрос вот в чем - почему так происходит и почему нельзя заранее натренировать D на базе реальных и сгенерированных изображений и потом просто использовать как loss function при тренировке G?
ну во первых обычно на такой вопрос лучший ответ "потому что не будет работать"
Потому что для фиксированной нейросетки (даже с неизвестной архитектурой) довольно просто найти adversarial example. А вот если эта нейросетка на нем сразу дообучится - задача становится сложнее.
Обсуждают сегодня