Notre nouvel article « solutions aux problèmes majeurs d’apprentissage des GANs » par notre experte Hind Chenini est disponible sur notre blog « Les Dieux du ${Code} ».
Le lien est disponible ci-dessous. 👇
Dans cet article vous pourrez y lire ➡ la naissance des GANs (réseaux adversaires génératifs) a fait l’objet de larges applications et ces modèles sont soumis à différents types de défaillance commune tels que :
- La défaillance du mode collapse
=> Solutions à cette défaillance :
- L’inception score
- La normalisation par lot
- La distance Wasserstein comme fonction loss
- Les GANs déroulés
- La défaillance de la nonconvergence
=> Solutions :
- La distance Wasserstein comme fonction loss
- Le bruit d’instance
- Le 0-GP
- La défaillance du mode vanishing gradient
=> Solutions :
- La fonction d’activation ReLU (Unité Linéaire Rectifiée)
Cliquez sur le lien ci-dessous pour plus de détails sur l’article de Hind. 👇
N’hésitez pas à nous faire un retour sur ce que vous avez pensé de l’article à l'adresse: contact@expaceo.com , et éventuellement sur les sujets que vous aimiez voir sur notre blog « les Dieux du ${Code} ». ✔
