5. Транспонированные сверточные слои (Transposed Convolutional Layers):

Транспонированные сверточные слои (Transposed Convolutional Layers), также известные как слои деконволюции (Deconvolution Layers), являются важным элементом архитектур генеративных нейронных сетей (GAN), особенно в генераторах. Они позволяют увеличить размер изображения на основе меньших скрытых представлений (функций).

Для лучшего понимания, рассмотрим, как сверточные слои и транспонированные сверточные слои взаимодействуют в GAN:

Сверточные слои, используемые в генераторе GAN, помогают преобразовать входной шумовой вектор из латентного пространства в скрытое представление, которое затем преобразуется в сгенерированное изображение. В сверточных слоях фильтры применяются к небольшим окнам изображения, чтобы выделять различные признаки. Чем глубже сверточные слои, тем более абстрактные признаки они могут извлечь из данных.

После того, как скрытое представление (закодированное изображение) получено в генераторе с помощью сверточных слоев, оно может быть увеличено в размере для создания более крупного изображения. Для этого применяются транспонированные сверточные слои. Эти слои осуществляют обратную операцию сверточных слоев: вместо уменьшения размера изображения, они увеличивают его.

Увеличение размера изображения:

Транспонированные сверточные слои применяются с определенным шагом (stride), что позволяет увеличить размер изображения. Они создают дополнительные пиксели и заполняют пространство между существующими значениями, чтобы получить более крупное изображение.

Расширение латентного пространства:

Увеличение размера изображения с помощью транспонированных сверточных слоев позволяет увеличить сложность генератора и расширить латентное пространство. Это означает, что генератор способен генерировать разнообразные изображения, основываясь на различных комбинациях значений входного шумового вектора.

Использование транспонированных сверточных слоев в других задачах:

Транспонированные сверточные слои не используются только в GAN. Они также широко применяются в других архитектурах глубоких нейронных сетей, таких как сегментация изображений, аннотация видео и другие задачи, где требуется увеличить размер представления данных.

Таким образом, транспонированные сверточные слои являются важным компонентом генераторов GAN, позволяющим увеличить размер изображения и создавать разнообразные и высококачественные сгенерированные данные на основе меньших скрытых представлений.

6. Слои активации (Activation Layers):

Функции активации – это неотъемлемая часть нейронных сетей, включая генеративные нейронные сети (GAN). Они играют ключевую роль в добавлении нелинейности в модель, что позволяет сети учить сложные зависимости в данных и решать более сложные задачи. В GAN функции активации применяются к выходам слоев для того, чтобы вводить нелинейность в генераторе и дискриминаторе, что делает модель более мощной и способной к более сложной генерации и дискриминации данных.

Вот некоторые из самых популярных функций активации, применяемых в GAN:

– ReLU (Rectified Linear Unit):

ReLU функция активации определяется как f(x) = max(0, x). Она заменяет отрицательные значения выхода нейрона на нули и оставляет положительные значения без изменений. Эта функция проста в вычислении и помогает устранить проблему затухания градиентов, которая может возникнуть при использовании других функций активации, таких как сигмоид или тангенс гиперболический.

– LeakyReLU:

LeakyReLU функция активации представляет собой вариант ReLU с небольшим отрицательным наклоном для отрицательных значений. Она определяется как f(x) = max(ax, x), где a – маленькое положительное число, называемое параметром утечки (leak). LeakyReLU помогает избежать проблемы "мертвых нейронов", которая может возникнуть при использовании ReLU.