135
правок
Изменения
Fix issue #7
Для обучения такой модели для птиц был использован набор данных Caltech-UCSD<ref name="caltech">[http://www.vision.caltech.edu/visipedia/CUB-200.html Caltech-UCSD Birds 200 dataset]</ref>, а для цветов {{---}} Oxford-102<ref name="oxford">[https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/ Oxford Flowers 102 dataset]</ref>. Наряду с этим было собрано по пять текстовых описаний на изображение, которые были использованы в качестве параметров оценки.
DCGAN во многих случаях может генерировать на основе текста визуально-правдоподобные изображения размером 64×64пикселя, а также отличается тем, что сама модель является генеративной состязательней сетью, а не только использует ее для постобработки. Текстовые запросы кодируются с помощью текстового кодировщика <tex>\varphi</tex>. Описание, внедренное в <tex>\varphi(t)</tex> сначала сжимается с помощью полностью связанного слоя до небольшого размера (на практике было использовано 128), затем применяется функция активации [[Практики реализации нейронных сетей|Leaky ReLU]] и результат конкатенируется с вектором шума <tex>z</tex>.
<div class="oo-ui-panelLayout-scrollable" style="display: block; vertical-align:middle; height: auto; width: auto;">[[Файл:DCGAN-1.png|thumb|alt=Рисунок 1. Архитектура DCGAN.|x350px|center|Рисунок 1.<ref name="DCGAN">[https://arxiv.org/abs/1605.05396 Scott R. {{---}} Generative Adversarial Text to Image Synthesis, 2016]</ref> Архитектура DCGAN.]]</div>
