101
правка
Изменения
Нет описания правки
Генератор хорошо обученной сети $-$ функция
<tex>g : Z \rightarrow X</tex>, где <tex>Z \subseteq \mathbb{R}^{d}</tex> $-$ скрытое пространство размерности <tex>d</tex>, для которого обычно применимо Гауссово распределение в многомерном случае.
<tex>X</tex> $-$ пространство изображений, где у каждого изображения существует набор характеристик вроде возраста или пола. Пусть нам дана функция оценки <tex>f_{S} : X \rightarrow S</tex>, где <tex>S \subseteq \mathbb{R}^{m}</tex> $-$ пространство изображений размерности <tex>m</tex>. Тогда <tex>s = f_{S}(g(z))</tex>, где <tex>z \in Z</tex>, <tex>s \in S</tex> $-$ связь между точкой в скрытом подпространстве и характеристиками получившегося изображения. Для функции оценок часто используют Inception score и FID (Frechet Inception distance<texref>\href{[https://en.wikipedia.org/wiki/Fr%C3%A9chet_inception_distance#:~:text=The%20Fr%C3%A9chet%20inception%20distance%20(FID,generative%20adversarial%20network%20(GAN).}{Frechet Inception distance}]</texref>), где главными критериями хорошо сгенерированных образцов является разнообразие отличительных черт в образцах и их выраженность.
Установлено, что при движении между двумя точками <tex>z_1</tex> и <tex>z_2</tex> характеристики меняются постепенно, без скачков. Тогда по этому направлению в $Z$ можно построить гиперплоскость.
