Разобрался, как использовать нейросети для выделения и классификации объектов, но совершенно не понимаю, как с их помощью генерировать изображения.
Вот пример. Допустим, есть простейшая нейросеть, после обучения способная отличать круг от треугольника. Если подать ей на вход изображение круга, на выходе получим ноль, если треугольника - единицу, а всё остальное (например, квадрат или треугольник со скруглёнными углами) маппится в диапазон [0;1] в зависимости от того, к чему оно ближе - треугольнику или кругу.
И как теперь заставить это работать в обратную сторону, чтобы получив число от 0 до 1 нейросеть вернула некоторое изображение, близкое к треугольнику или кругу в зависимости от числа?
Вам нужно тренировать не только распознаватель, но и генератор - который берет ваш 1 и генерирует из него треугольник. Где-то я видел объяснение всего этого, может даже на хабре.
