Plus de chiens et de GAN

Voici les résultats de la génération d'une image de chien par GAN, qui s'entraîne au fil du temps à créer les images de chien les plus réalistes possibles.

(Source : les GAN projetés convergent plus rapidement, 2021)

Rappelez-vous qu'un GAN se compose de deux modèles en concurrence :

• Un modèle générateur cherche à produire de fausses données indiscernables des vraies.
• Un modèle discriminant tente de faire la différence entre des données réelles et des données fictives.

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Comment décririez-vous l'évolution des résultats au fur et à mesure de l’entraînement ?