|
מאד בגדול: ככל הנראה יש כאן שימוש ברשתות נוירונים שנקראות GAN - Generative adversarial network. רשת שכזו היא מעין מנגנון "מתחרה" לרשת נוירונים קלאסית - הרשת הקלאסית מאומנת לסווג תמונות ('כלב', 'חתול,' או 'כרוב'), ורשת ה-GAN מאומנת ביצירת תמונות. עכשיו, עושים ביניהן סוג של אימון הדדי, כשהרשת היוצרת מייצרת תמונה, הרשת המסווגת נותנת לה ציון ('כמה קרובה התמונה שיוצרה לתמונת כלב'), ולאור הציונים הרשת יוצרת התמונות מתעדכנת ולומדת שוב ושוב, עד שהיא מייצרת תמונה שציון ה'כלביות' שלה מספיק. שלא במפתיע, מאחר והרשת המסווגת למדה לסווג על פי תמונות אמיתיות של כלבים1, אכן התמונות שנוצרות בסוף תהליך הלימוד-יצירת תמונה-סיווג-לימודיצירת תמונה-סיווג-... מכילות תמונות או תתי תמונות שמאד דומים לכלבים.
רק כדיסכליימר - אכן יש ענף כיום שמשתמש באותן רשתות GAN, כדי "לרמות" את הרשת המסווגת - ז"א ליצור תמונות ש*לא* מכילות כלבים, אבל יזוהו ככלבים, או ליצור תמונות של כלבים שיזוהו כדובי פנדה וכדומה.
1 נשאיר רגע בצד הטכני את הדיון ב"המושג של Deep Learning איך נראה כלב שונה מאד מהמושג שלנו" - אחרי שהרשת למדה, היא ממש טובה בזיהוי כלבים2.
|
|