Fonctions de Perte pour les GAN : Entropie Croisée contre Distance de Wasserstein
L'entraînement des réseaux antagonistes génératifs (GAN) repose sur une dynamique compétitive entre deux modules neuronaux. Dans cette architecture, la fonction de coût agit comme le mécanisme de rétroaction principal, orientant l'optimisation du générateur et du discriminateur. Le choix de cette métrique influence directement la convergence du ...
Publié le 15 juin à 02h56