Generative Adversarial Networks (GANs) har revolusjonert feltet for generative modeller, noe som gjør det mulig å lage realistiske syntetiske data. Trenings-GAN-er kommer imidlertid med et unikt sett med utfordringer som kan hindre deres ytelse og effektivitet. Denne artikkelen fordyper seg i de vanlige utfordringene
Generative Adversarial Networks (GANs) har revolusjonert feltet for generative modeller, noe som gjør det mulig å lage realistiske syntetiske data.