Слои дискриминатора

Дискриминатор можно рассматривать как нейронную сеть, где каждый слой выполняет определенные функции. Обычно дискриминатор состоит из следующих слоев:

1. Входной слой:
• Принимает на вход изображения (или другие данные), которые необходимо классифицировать.

2. Сверточные слои (Convolutional Layers):
• Эти слои извлекают признаки из входных данных. Они применяют свертки для выявления паттернов, таких как края, текстуры и другие особенности изображений.

• Например, первый сверточный слой может обнаруживать простые формы (круги, линии), а более глубокие слои могут выявлять сложные структуры (лица, объекты).

3. Активационные функции (Activation Functions):
• После каждого сверточного слоя обычно используется функция активации, такая как ReLU (Rectified Linear Unit). Это помогает сети вводить нелинейность и улучшает её способность учиться.

4. Слои подвыборки (Pooling Layers):
• Эти слои уменьшают размерность данных, сохраняя важные признаки. Это помогает снизить вычислительную нагрузку и обобщить информацию.

• Например, max pooling выбирает максимальное значение из области свертки, что позволяет сохранить наиболее значимые признаки.

5. Полносвязные слои (Fully Connected Layers):
• В конце сети используются полносвязные слои, которые принимают извлеченные признаки и объединяют их для принятия решения о том, является ли входное изображение реальным или фальшивым.

6. Выходной слой:
• Обычно состоит из одного нейрона с активацией sigmoid, который выдает вероятность того, что входное изображение — реальное (значение близкое к 1) или фальшивое (значение близкое к 0).

Пример работы дискриминатора

Представь себе ситуацию, когда ты тренируешь GAN для генерации изображений кошек. Дискриминатор будет получать на вход как реальные изображения кошек из датасета, так и фальшивые изображения, созданные генератором.
1. На первом этапе дискриминатор получает реальное изображение кошки и выдает значение близкое к 1.
2. На втором этапе он получает фальшивое изображение и выдает значение близкое к 0.
3. В процессе обучения дискриминатор будет корректировать свои веса на основе ошибок, которые он делает, чтобы улучшить свою способность различать реальные и фальшивые изображения.