99
правок
Изменения
→Генератор
Такой дискриминатор эффективно моделирует изображение как Марковское случайное поле<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_random_field Markov random field {{---}} Wikipedia]</ref>, предполагая независимость между пикселями, разделенных диаметром более одного фрагмента.
==== Генератор ==== [[File:UNet_generator_pix2pix.png|400px|right|thumb|Архитектура Pix2Pix генератора.]] Для генератора Pix2Pix используется UNet-генератор.<br>'''UNet-генератор''' {{---}} это модель encoder-decoder с добавлением пропускаемых соединений между зеркальными слоями в стеках кодировщика и декодера. Как работает генератор:* на вход подается изображение <tex>x</tex>* далее последовательно применяются свертка, батч-нормализация (англ. Batch Norm layer)<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Batch_normalization Batch normalization {{---}} Wikipedia]</ref>, функция активации LeackyReLU и пулинг, что, тем самым, уменьшает количество признаков* при этом, следуя архитектуре UNet, добавляются пропускаемые соединения между каждым слоем <tex>i</tex> и слоем <tex>n - i</tex>, где <tex>n</tex> {{---}} общее количество слоев; каждое пропускаемое соединение просто объединяет все каналы на уровне <tex>i</tex> с другими на слое <tex>n - i</tex>; таким образом, информация, которая могла быть сжата слишком много (потеряна), может все еще проникать и все еще добраться до некоторых из более поздних слоев* после того, как достигнут слой минимального размера, начинается работа декодера, который в сущности делает то же, что и кодировщик, только содержит слой, обратный пулингу, который увеличивает количество признаков* также в декодере добавляется Dropout, чтобы достигнуть случайности в выводе генератора
=== Примеры ===
