GAN Explicable
Le GAN Explicable applique des techniques d'interprétabilité aux Réseaux Génératifs Antagonistes (GAN) afin de révéler quelles unités internes et quelles directions latentes sont responsables de caractéristiques visuelles ou structurelles spécifiques dans les sorties générées. Il combine l'entraînement des GAN avec des outils d'analyse post-hoc — tels que la dissection d'unités, les cartes de saillance ou les espaces latents désenchevêtrés — pour rendre le comportement du modèle génératif transparent et vérifiable.
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Sources
- Bau, D., Zhu, J.-Y., Strobelt, H., Zhou, B., Tenenbaum, J. B., Freeman, W. T., & Torralba, A. (2019). GAN Dissection: Visualizing and Understanding Generative Adversarial Networks. In Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR 2019). link ↗
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Nets. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2014), 27. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/explainable-gan
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- Modèle de diffusionApprentissage profond↔ compare
- Classification d'images explicableApprentissage profond↔ compare
- Réseau antagoniste génératifApprentissage profond↔ compare
- Autoencodeur VariationnelApprentissage profond↔ compare
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