GAN Spiegabile
Il GAN Spiegabile (Explainable GAN) applica tecniche di interpretabilità alle Reti Generative Avversarie (GAN) per rivelare quali unità interne e direzioni latenti causano specifiche caratteristiche visive o strutturali negli output generati. Combina l'addestramento del GAN con strumenti di analisi post-hoc — come la dissezione di unità, le mappe di salienza o gli spazi latenti disaccoppiati — per rendere il comportamento del modello generativo trasparente e verificabile.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/explainable-gan
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- Modello di diffusioneApprendimento profondo↔ compare
- Classificazione di immagini spiegabileApprendimento profondo↔ compare
- Rete Generativa AvversariaApprendimento profondo↔ compare
- Variational AutoencoderApprendimento profondo↔ compare
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