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InfoGAN

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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

制御パラメータを持つ教師なし学習を行うGAN. 入力のいくらかを制御用のパラメータとして、出力にも同様のパラメータを出すようなネットワークにすることで、入力と出力に強い関係をもたせている。
ー 効果 ー
  • 教師なし学習で画像の生成を制御するできるパラメータをもたせられる
  • パラメータに対応したデータを用意する必要なし
ーポイントー
  • 入力と出力の相互情報量が最大になるように学習

解  説

InfoGANは教師なし学習でモデルの出力を制御できるパラメータを持つGAN. 入力と出力の相互情報量が最大になるように学習をさせる。ネットワークの構造では、Generatorに与えた入力をDiscriminatorでも出力するようにして訓練させる。
InfoGANとは
InfoGANの論文を貼っておきます。より詳細が気になる方は参考にしてください。
同じくモデルの出力を制御することができるGANにConditionalGANがある。 ConditionalGANが学習セットにおいて制御パラメータに対応した画像を入力しなくてはならないのに対して、InfoGANでは特に対応関係を取らずに学習が進む.
ConditionalGAN
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知識: ConditionalGAN
調整できるパラメータを持つGAN。多クラスの画像を生成する場合はクラスラベルを、MNISTを渡す場合は10個のベクトルをパラメータとして持たせる。