GAN Explicável
GAN Explicável aplica técnicas de interpretabilidade a Redes Generativas Adversariais para revelar quais unidades internas e direções latentes causam características visuais ou estruturais específicas em saídas geradas. Combina o treinamento de GAN com ferramentas de análise post-hoc — como dissecação de unidades, mapas de saliência ou espaços latentes desentrelaçados — para tornar o comportamento do modelo generativo transparente e auditável.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Generative Adversarial Network. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/explainable-gan
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- Diffusion ModelAprendizado profundo↔ compare
- Classificação Explicável de ImagensAprendizado profundo↔ compare
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