訓練好的GAN判別器是否能直接用於二分類?

時間 2021-05-29 22:20:27

1樓:會程式設計的木盆子

我覺得你的意思是不是,單類別檢測?gan處理的應該是單類別。如果你的兩個類分布均衡,正常的分類網路比較好,如果是異常檢測,本質是單類別,可以使用gan

2樓:木頭

不能,兩者的目標根本不一致。

SVM或者二分類神經網路,是訓練乙個判別器來判別正例和反例兩種樣本,輸出1/0表示正例/反例。

GAN的判別器,是用於判斷真樣本和假樣本,1表示真,0表示假。也就是說,你用GAN的生成器可以構造出假的正例樣本和假的反例樣本,再用判別器去判斷。

所以這二者(正例/反例,真樣本/假樣本)是交叉的關係,完全不能同日而語。

3樓:戴璞微

GAN得判別器只能用於判別輸入影象是真圖還是生成器生成的假圖,不知道和你問題中二分類符不符合。我想你應該是要問是不是用於影象分類,若是應該是不行的

4樓:帶資料算命喵

我其實不是特別懂GAN,但據我有限的知識所知,如果你的GAN生成的結果收斂的比較好的話,GAN的判別器是不能太強的。這是因為GAN的判別器收斂時滿足零和博弈的納什均衡,根據推導是判別器準確率在50%左右。我了解的差不多就是這樣...

不知道是否能幫到你。

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