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@ThothChildren
- 2017.9.13
- PV 263
DCGAN
ー 概要 ー
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.
この章を学ぶ前に必要な知識
ポイント
- 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。 | 外部リンク DCGAN元論文 |
この章を学んで新たに学べる
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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.