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} ».
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. 👇
