Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Generative Adversarial Nets (GAN)

3 байта убрано, 19:58, 24 января 2021
Нет описания правки
Тогда сделаем предположение, при котором для любого бинарного параметра существует гиперплоскость, что все образцы с одной стороны от нее имеют одинаковое значение этого параметра.
Заведем следующую функцию "расстояния": <tex>d(n, z) = n^{T}z</tex>, где <tex>n \in \mathbb{R}^{d}</tex>, <tex>n</tex> $-$ вектор нормали гиперплоскости.
Данная функция не подходит под определение расстояния из-за наличия отрицательных значений (но знак нам необходим для определения знака параметра характеристики).
Ожидается, что есть близкая к линеной зависимость оценки $f$ по данному параметру от "расстояния":
В случае если <tex>\Lambda</tex> {{---}} диагональная, то проблемы запутывания нет.
В противном случае проделаем манипуляции в скрытом подпространстве (рис. 7). Проекцируя Проецируя <tex>n_1</tex> на <tex>n_2</tex> и вычитая полученный вектор из <tex>n_1</tex>, получаем такое направление <tex>n_1 - (n_1^{T} - n_2)n_2</tex> в скрытом пространстве, что вдоль этих направлений у сгенерированных изображений будет изменяться характеристика $1$ вне зависимости от характеристики $2$.
При слишком большом "расстоянии" от гиперплоскости соответствующая характеристика слишком сильно делает лицо непохожим на изначальное, но это объяснимо нормальным распределением вектора шума.
101
правка

Навигация