АНАЛІЗ ГЕНЕРАТИВНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ ТА ОСОБЛИВОСТЕЙ ЇХ РЕАЛІЗАЦІЇ НА ПРИКЛАДІ WGAN - Ісаєнков, Я. О.; Мокін, О. Б. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2022)
Представлено особливості будови, навчання та сфери застосування генеративних моделей глибокого навчання. До основних завдань таких модель відносяться генерування даних (зображень, музики, текстів, відео), перенесення стилів з одних даних на інші, поліпшення якості даних, їх кластеризація, пошук аномалій тощо. Зазначено, що результати роботи генеративних моделей, окрім поширених розважальних цілей, можуть використовуватися як: додаткові дані для навчання інших моделей машинного навчання, джерела нових ідей для творчих професій, інструменти анонімізації чутливих даних тощо. Проаналізовано переваги та недоліки таких базових видів генеративних моделей як автокодувальники, варіаційні автокодувальники, генеративні змагальні мережі (ГЗМ), ГЗМ Васерштейна (Wasserstein GAN, WGAN), StyleGAN, StyleGAN2 та BigGAN. Також описано покрокове дослідження імплементації генеративної моделі на прикладі WGAN, яке включає як реалізацію базової архітектури цієї моделі, так і застосування складніших елементів. Прикладами таких елементів є впровадження умовної генерації для можливості вибору потрібного класу та алгоритм білінійного підвищення дискретизації для вирішення проблеми так званого «ефекту шахової дошки». Фінальна модель, яка була створена в результаті дослідження та отримала назву CWGAN-GP_128, здатна генерувати реалістичні зображення кульбабок та чорнобривців у роздільній здатності 128×128 пікселів. Модель навчалася на авторському наборі даних, що складається з 900 фотографій (по 450 для кожного класу). У процесі навчання для аугментації зображень використовувалися такі афінні перетворення, як повороти та перевертання. Наголошено, що хоч результати роботи генеративних моделей часто легко оцінити візуально, проте разом з бурхливим розвитком ГЗМ зростає актуальність проблеми автоматизації процесу оцінювання якості згенерованих даних. Остаточна модель відкрита для публічного доступу, а з результатами її роботи можна ознайомитися на авторському вебсайті thisflowerdoesnotexist.herokuapp.com.