GAN: состязательное обучение, проблемы и решения

В 2014 году Ян Гудфеллоу предложил радикально другую идею: вместо того, чтобы определять функцию потерь вручную, обучите две нейронные сети конкурировать. Один генерирует фальшивые изображения; другой пытается поймать фейки. Генератор улучшается за счет обмана дискриминатора; дискриминатор улучшается, если его не обмануть. Эта состязательная игра, когда она работает, дает более четкие изображения, чем любой предыдущий метод, но она, как известно, нестабильна.