128
правок
Изменения
→Пример современных моделей
При обучении обычно используется комбинация функций потерь с некоторыми весами, которые являются гиперпараметрами. В моделях, где вдобавок используется GAN, функция потерь от выхода дискриминатора также подмешивается к итоговой функции потерь.
== Пример Примеры современных моделей ==
=== DeepFill v2 DeepFillv2 === [[Файл:DeepFillv2_model.jpeg|thumb|450px|Сеть DeepFillv2.]]
Главная идея данной модели это использование стробированной свертки, которая позволила добиться хорошего качества вписывания при восстановлении изображения с разной формы испорченными областями. Также данная модель может использовать набросок пользователя в качестве входных данных.
Основа данной сети patchGAN - дискриминатор принимает на вход несколько каналов изображения. В данном случае помимо выходного изображения генератора и маски, дискриминатор принимает еще слой пользовательского ввода (эскизы и цвета).
Итоговая функция потерь формируется из функций сравнения изображения с оригинальным (per-pixel loss, perceptual loss, style loss) и выхода дискриминатора.
== Применение ==
