Le modèle génératif doit comprendre la distribution à partir de laquelle les données sont obtenues et doit ensuite utiliser cette compréhension pour effectuer la tâche de classification.
Les modèles génératifs peuvent créer des données similaires aux données d’apprentissage qu’ils ont reçues, car ils ont appris de la distribution à partir de laquelle les données sont fournies.
En utilisant ces informations, il peut comparer les attributs pour classer une image de la même manière que l’algorithme discriminant peut classer cette image.
Cela peut générer une nouvelle image qui ressemble à l’une des images de classe qui lui ont été fournies pour la formation.
Pour former un modèle génératif, il faut commencer par collecter une énorme quantité de données dans un domaine donné pour former ensuite un modèle afin de générer des données similaires.
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