Всем привет. Этой статьей я начинаю серию рассказов о состязательных сетях. Как и в предыдущей статье я подготовил соответствующий докер-образ в котором уже все готово для того чтобы воспроизвести то что написано здесь ниже. Я не буду копировать весь код из примера сюда, только основные его части, поэтому, для удобства советую иметь его рядом для более простого понимания. Докер контейнер доступен здесь, а ноутбук, utils.py и докерфайл здесь.

Несмотря на то, что фреймворк состязательных сетей был предложен Йеном Гудфеллоу в его уже знаменитой работе Generative Adversarial Networks ключевая идея пришла к нему из работ по доменной адаптации(Domain adaptation), поэтому и начнем мы обсуждение состязательных сетей именно с этой темы.

Представьте, что у вас есть два источниках данных о похожих наборах объектов. Например это могут быть медицинские записи разных социально-демографических групп (мужчины/женщины, взрослые/дети, азиаты/европейцы...). Типичные анализы крови представителей разных групп будут отличаться, поэтому модель, предсказывающая, скажем, риск сердечно-сосудистых заболеваний(ССЗ), обученная на представителях одной выборки не может применяться к представителям другой выборки.