Implementar aumentado de datos

[a-ceron]

Con lo leído en los artículos de #16 modificar el código para permitir el aumentado de datos

[a-ceron]

Resultados

Tomando como base el trabajo de Emilio y el artículo [karras2020training], se generó un archivo donde se implementarán más métodos de aumentado llamado dataAugmentation. La primera imagen contiene los resultados al momento de entrenar el modelo DCGAN con función de pérdida minmax y mil imágenes. El primer resultado no implementa augmentado de datos, y el segundo sí.

Estos resultados son una muestra de: 1) no entrenamiento, 2) entrenamiento sin aumentado, 3) entrenamiento con aumentdo

Estos cambios se estan implementando en el PR https://github.com/a-ceron/tesis-ia/pull/32

[a-ceron]

Actualización

Se añadió esta función que permite cargar los pesos de un entrenamiento previo en la red

if p_disc:
     tools.initialize_weights(self.dis, p_disc)
if p_gen:
     tools.initialize_weights(self.gen, p_gen)

Resultados al implementar la transferencia de conocimiento