Question

j'arrive pas à comprendre comment le generator va pouvoir apprendre sans être fourni des données d'entrainement.

Answer 1

Les données d'entrainement sont données au discriminateur.

En gros le Generateur va au début génerer des pixels au hasard, puis structurés en trait et en forme, pour à la fin générer un mouton.

Comments

On peut considérer que le discriminateur "guide" le générateur et le discriminateur lui apprends avec les données.

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Alors à quel moment le point de bascule s'opère-t-il ? C'est à dire à quel moment le générateur peut tromper le discriminateur si, à la base, les données proviennent du discriminateur ?

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Il n'y a pas de point de bascule. Les deux modèles vont apprendre en même temps et donc vont devenir de plus en plus fort en même temps (sinon l'entrainement devient instable et c'est problématique).

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Pourtant, les 2 modèles sont entraînés alternativement, l'un après l'autre, et non en même temps ? De nouvelles données sont injectées peu à peu dans cette boucle des 2 modèles, tout n'est pas envoyé du 1er coup, c'est bien ça ?

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Ils sont entraînés alternativement au cours d'une étape d'entraînement (1 step). Donc à l'échelle de l'entraînement ils sont entraîné en même temps. À chaque étape on donne un batch de données (comme un entraînement classique).

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D'accord. Je vais reprendre tout cela calmement. Beaucoup de nouvelles notions accompagnent ces GAN (surtout au niveau des mathématiques qui sous-tendent les modèles!).