TensorFlow.js 예제: 생성적 적대 신경망(GAN)

브라우저에서 ACGAN의 생성자를 시연합니다.

설명

ACGAN TensorFlow.js 예제의 웹 데모입니다.

훈련 코드는 gan.js에 있으며 tfjs-node나 tfjs-node-gpu를 사용해 Node.js에서 실행됩니다. 이 웹 페이지에서는 사전 훈련된 ACGAN의 생성자를 로드하여 MNIST 이미지를 생성합니다. 생성된 MNIST 이미지가 얼마나 진짜 같을지는 얼마나 모델을 잘 훈련했는지에 달려 있습니다. 5 에포크 동안 훈련하면 꽤 괜찮은 이미지를 볼 수 있습니다. 15 에포크 이후에는 좋은 이미지가 출력되기 시작합니다. (진짜 이미지와 구분하기 어려운) 완벽에 가까운 이미지는 100 에포크 동안 훈련한 후에 나타납니다.

ACGAN은 GAN의 한 종류로 다음과 같이 구성됩니다.

• 판별자: 진짜 MNIST 이미지와 가짜 MNIST 이미지를 구별하도록 훈련됩니다. 또한 ACGAN의 판별자는 MNIST 이미지를 10개의 숫자 카테고리로 분류하도록 훈련됩니다.
• 생성자: 진짜 같은 MNIST 이미지르 생성하여 판별자를 속이도록 훈련됩니다. 판별자는 두 개의 입력을 받습니다:
  1. 고정 길이의 잠재 벡터. 가짜 생성 과정을 위한 랜덤한 초깃값으로 볼 수 있습니다.
  2. [0, 10) 사이의 정수. 원하는 수자 카테고리를 나타냅니다.
  이런 두 개의 입력을 사용해 가짜 MNIST 이미지를 만듭니다.

원격 모델 로드하기 이미지 생성