GAN Duel - AI Visual Lab

Pulsa Entrenar

min_G max_D E[log D(x)] + E[log(1-D(G(z)))]

▶ Entrenamiento

⚙ Configuracion

LR Generador 0.01

LR Discriminador 0.01

Puntos por batch 64

☰ Loss

● G loss ● D loss

⚠ Estado

Paso0

G loss-

D loss-

D(real) medio-

D(fake) medio-

Mode collapseNo

♬ Audio

Volumen 30%

¿Que es una GAN?

Una GAN (Generative Adversarial Network) consta de dos redes que compiten:

Generador (G): crea datos falsos a partir de ruido
Discriminador (D): intenta distinguir real de falso

G mejora enganando a D, D mejora detectando a G. En equilibrio, G produce datos indistinguibles de los reales.

Mode collapse

Cuando el generador aprende a producir solo un tipo de muestra que engana al discriminador, ignorando toda la diversidad de la distribucion real. Los puntos rojos se agrupan en un solo lugar.

Equilibrio de Nash

El estado ideal donde G y D estan en equilibrio: D(x) = 0.5 para todo x. El discriminador ya no puede distinguir real de falso. Las losses se estabilizan.