GAN固有的阶级不平衡？

Question

GAN固有的类不平衡问题？在GAN中，有两个网络相互作用，一个是分类器，对手试图通过生成伪图像来欺骗分类器。来自GAN的所有生成的图像都是假的，所以如果算法运行的时间足够长，那么就必然存在类不平衡，对吗？

Answer 1

不对，但你有一些基本概念是正确的。

分类器也会使用真实图像进行训练。它的目标是准确地区分这些真实图像和发生器的假货。

对手的目标是生成会欺骗分类器的图像。

模型构建器（即您）在每次迭代中选择真实和虚假图像之间的平衡。这支持实验以确定最有效的比率。

确实，真实图像具有固定的总体，并且生成的图像实际上是无限的。然而，“类不平衡”的概念在这里也不适用：在每次迭代之后，旧的假图像被新的替换。旧图像对于早期训练很有用，但在单次暴露于分类器后不会使用。