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DCGAN

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この章を学ぶ前に必要な知識
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要約

概要

GANに様々な工夫を入れて学習の安定性や精度を向上させた技術.Convolution層系列のみを使用しているのが特徴.
ーポイントー
  • GANを改良させた技術
  • より安定してより精度よい画像が得られる
  • CNNを使用してネットワークを構成

解  説

DCGAN(Deep Convolutional Gene)は適当に値をいれたベクトルから画像を出力するGANを改良したものです。 GANでは学習が安定しにくかったのですが、DCGANではそれらを安定させやすくする幾つかの工夫も紹介しています。 例えば、Adamを最適化関数とすることやConvolution層のみを使う、poolingを使わないなどが上げています。
GANとは
DCGANのネットワーク構造. GeneratorにもDiscriminatorにもUpConvolutionまたはConvolutionが使用される.
DCGANのGeneratorではFractionally-strided Convolutionsを用いて学習.
DCGANのGenerator
論文で紹介されているDCGANの出力例. 遠目からみると本物か偽物か判断がつきにくい.
DCGANの元論文のリンクを貼っておきます。
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知識: GANとは
近年注目されている画像等を生成するニューラルネットワークを用いた学習手法.二つのニューラルネットワークを使って片方の識別能力をあげる点が特徴.既にGANの改良系が数十種類提案されている.