Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Network (GAN) ist eine Architektur von neuronalen Netzen, die aus einem Generator- und einem Diskriminator-Modell besteht, die miteinander in einem Wettbewerb stehen. Der Generator versucht, Daten zu generieren, die von echten Daten kaum zu unterscheiden sind, während der Diskriminator versucht, zwischen echten und generierten Daten zu unterscheiden. Dieser Aufbau aus Generator und Diskriminator ist in Abbildung 23 zu sehen.

Abbildung 23: Grundprinzip eines Generative Adversarial Networks

Im Folgenden werden die Vor- und Nachteile von GANs beschrieben:

Vorteile:

• Generative Fähigkeiten: GANs sind in der Lage, realistisch aussehende Daten zu generieren, die oft kaum von echten Daten zu unterscheiden sind. Dies macht sie ideal für die Generierung von Bildern, Musik und anderen kreativen Inhalten.

• Unüberwachtes Lernen: GANs erlernen die Verteilung der Daten ohne explizite Annotationen, was bedeutet, dass sie in der Lage sind, aus nicht gelabelten Daten zu lernen und realistische Beispiele zu erzeugen.

• Verbesserte Generierung mit Training: Durch das iterative Training von Generator und Diskriminator verbessert sich die Qualität der generierten Daten im Laufe der Zeit.

Nachteile:

• Training Instabilität: Das Training von GANs kann instabil sein und zu Modellen führen, die nicht konvergieren oder von "Model Collapse" betroffen sind, bei dem der Generator nur eine begrenzte Vielfalt an Daten erzeugt.

• Auswahl von Hyperparametern: Die Auswahl und Optimierung der Hyperparameter von GANs kann schwierig sein und erfordert oft experimentelles Tuning, um die optimale Leistung zu erzielen.

• Hohe Rechenressourcen erforderlich: Das Training von GANs kann sehr rechenintensiv sein und erhebliche Hardware-Ressourcen erfordern, insbesondere bei komplexen Modellen und großen Datensätzen.

In dieser Implementierung werden ein Generator- und ein Diskriminator-Modell für ein Generative Adversarial Network (GAN) erstellt und anschließend miteinander verbunden.

# Generator Modell erstellen
generator = models.Sequential([
    layers.Dense(units, input_shape=(...), activation=...),
    layers.Reshape((...)),
    layers.Conv2DTranspose(filters, kernel_size, strides=(...), padding=..., activation=...),
    layers.Conv2DTranspose(filters, kernel_size, strides=(...), padding=..., activation=...)
])

# Diskriminator Modell erstellen
discriminator = models.Sequential([
    layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(...), padding=..., input_shape=(...)),
    layers.LeakyReLU(),
    layers.Dropout(rate),
    layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(...), padding=...),
    layers.LeakyReLU(),
    layers.Dropout(rate),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(units, activation=...)
])

# Kompilieren des Diskriminators
discriminator.compile(loss=..., optimizer=...)

# Das GAN Modell verbinden
gan = models.Sequential([generator, discriminator])

# Kompilieren des GAN Modells
gan.compile(loss=..., optimizer=...)

Mehr erfahren: Machine Learning Mastery/A Gentle Introduction to Generative Adversarial Networks