Изменения

Иллюстрация принципа работы сети (рис. 15). Зеленые линии $-$ результат работы классификатора; оранжевые $-$ дискриминатора. Серые фигуры $-$ образцы из разных классов. Результат генератора обозначается голубыми участками, которыми он показывает распределение образцов, как и пытается быть классифицированным верно.

Сложность с генеративно состязательными сетями заключается в том, что не до конца понятно, как им удается определять конкретные различные характеристики, как, например, возраст и пол, и связаны ли между собой эти характеристики.

Манипуляции в скрытом подпространстве (рис. 16). Сделаем предположение, при котором для любого бинарного параметра существует гиперплоскость, что все образцы с одной стороны от нее имеют одинаковое значение этого параметра. В таком случае выраженность характеристики зависит от расстояния до этой гиперплоскости. Аналогично происходит и в случае нескольких характеристик. Тогда проецируя векторы нормали этих гиперплоскостей можно найти такие направления в скрытом подспространстве, что вдоль этих направлений у сгенерированных изображений будем изменяться одна величина в независимости от другой. При слишком большом расстоянии от гиперплоскости соответствующая характеристика слишком сильно делает лицо непохожим на изначальное, но это объяснимо нормальным распределением вектора шума.