বৈষম্যকারী

একটি GAN-এ বৈষম্যকারী কেবল একটি শ্রেণিবিন্যাসকারী। এটি জেনারেটর দ্বারা তৈরি ডেটা থেকে বাস্তব ডেটা আলাদা করার চেষ্টা করে। এটি যে ধরনের ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করছে তার জন্য উপযুক্ত যেকোনো নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার ব্যবহার করতে পারে।

একটি জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্কের একটি চিত্র। কেন্দ্রে           চিত্রটি 'বৈষম্যকারী' লেবেলযুক্ত একটি বাক্স। দুটি শাখা এই মধ্যে খাওয়ান           বাম থেকে বক্স।  উপরের শাখাটি উপরের বাম দিকে শুরু হয়           'বাস্তব বিশ্বের চিত্র' লেবেলযুক্ত একটি বাক্স সহ চিত্র। একটি তীর বাড়ে           এই সিলিন্ডার থেকে 'নমুনা' লেবেলযুক্ত একটি বাক্সে। বাক্স থেকে একটি তীর           লেবেলযুক্ত 'নমুনা' ফিড 'বৈষম্যকারী' বাক্সে। নীচের শাখা           'এলোমেলো' লেবেলযুক্ত একটি বাক্স দিয়ে শুরু করে 'বৈষম্যকারী' বাক্সে ফিড করে           ইনপুট'। একটি তীর 'র্যান্ডম ইনপুট' বাক্স থেকে লেবেলযুক্ত একটি বাক্সে নিয়ে যায়           'জেনারেটর'। একটি তীর 'জেনারেটর' বক্স থেকে এক সেকেন্ডে নিয়ে যায়           'নমুনা' বাক্স। একটি তীর 'নমুনা' বাক্স থেকে তে বাড়ে           'বৈষম্যকারী বাক্স। ডিসক্রিমিনেটরের ডান দিকে           বক্স, দুটি তীর দুটির দিকে নিয়ে যায়           ডায়াগ্রামের ডান দিকে বাক্স। একটি তীর একটি বাক্সের দিকে নিয়ে যায়           লেবেলযুক্ত 'বৈষম্যকারী ক্ষতি'। অন্য তীরটি লেবেলযুক্ত একটি বাক্সের দিকে নিয়ে যায়           'জেনারেটরের ক্ষতি'। একটি বাম-পয়েন্টিং তীর সহ লেবেলযুক্ত একটি হলুদ বাক্স এবং           শব্দ 'ব্যাকপ্রোপগেশন' চারপাশে আঁকা হয়           discriminator বক্স এবং discriminator ক্ষতি বক্স           ইঙ্গিত করুন যে ব্যাকপ্রপাগেশন এর অংশে কাজ করে           সিস্টেমটি হলুদ বাক্সে আবদ্ধ।

চিত্র 1: বৈষম্যমূলক প্রশিক্ষণে ব্যাকপ্রোপগেশন।

বৈষম্যকারী প্রশিক্ষণ ডেটা

বৈষম্যকারীর প্রশিক্ষণের তথ্য দুটি উৎস থেকে আসে:

  • বাস্তব তথ্য উদাহরণ, যেমন মানুষের বাস্তব ছবি. বৈষম্যকারী এই উদাহরণগুলিকে প্রশিক্ষণের সময় ইতিবাচক উদাহরণ হিসাবে ব্যবহার করে।
  • জেনারেটর দ্বারা তৈরি জাল তথ্য উদাহরণ. বৈষম্যকারী এই উদাহরণগুলিকে প্রশিক্ষণের সময় নেতিবাচক উদাহরণ হিসাবে ব্যবহার করে।

চিত্র 1-এ, দুটি "নমুনা" বাক্স এই দুটি ডেটা উত্সকে প্রতিনিধিত্ব করে যা বৈষম্যকারীর মধ্যে খাওয়ানো হয়। বৈষম্যমূলক প্রশিক্ষণের সময় জেনারেটর প্রশিক্ষণ দেয় না। এর ওজন স্থির থাকে যখন এটি বৈষম্যকারীকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য উদাহরণ তৈরি করে।

বৈষম্যকারীকে প্রশিক্ষণ দেওয়া

বৈষম্যকারী দুটি ক্ষতি ফাংশনের সাথে সংযোগ করে। বৈষম্যকারী প্রশিক্ষণের সময়, বৈষম্যকারী জেনারেটরের ক্ষতি উপেক্ষা করে এবং কেবল বৈষম্যকারী ক্ষতি ব্যবহার করে। আমরা জেনারেটর প্রশিক্ষণের সময় জেনারেটরের ক্ষতি ব্যবহার করি, যেমনটি পরবর্তী বিভাগে বর্ণিত হয়েছে।

বৈষম্যমূলক প্রশিক্ষণের সময়:

  1. বৈষম্যকারী জেনারেটর থেকে আসল ডেটা এবং জাল ডেটা উভয়ই শ্রেণীবদ্ধ করে।
  2. বৈষম্যকারীর ক্ষতি বৈষম্যকারীকে একটি বাস্তব দৃষ্টান্তকে জাল বা একটি নকল উদাহরণকে বাস্তব হিসাবে ভুল শ্রেণিবদ্ধ করার জন্য শাস্তি দেয়।
  3. বৈষম্যকারী তার ওজনকে বৈষম্যকারী নেটওয়ার্কের মাধ্যমে বৈষম্যকারীর ক্ষতি থেকে ব্যাকপ্রোপগেশনের মাধ্যমে আপডেট করে।

পরবর্তী বিভাগে আমরা দেখব কেন জেনারেটরের ক্ষতি বৈষম্যকারীর সাথে সংযোগ করে।