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WGAN

ー 概要 ー

正式名はWasserstein GAN.GANの学習の不安定さを数学的に改善した。WGANを改良したWGAN-GPが近年用いられることが多い。
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この章を学ぶ前に必要な知識
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条件
  • 重みをClipする操作が必要
効果
  • GANより学習が安定しやすくなる
  • mode collapse問題にならない
ポイント
  • WGAN-GPがこれをさらに改善
  • 目的関数を改良することで安定化
  • 勾配消失が起きやすいJS距離よりW距離を使うことで改善

解 説

WGANは二つの分布の距離を計算するWasserstein距離を用いることで、GANで学習が安定しなかった問題を改善することができたGANの一種。 WGANの重みのクリッピング作業には課題がありWGAN-GPの方が一般的に用いられる。
GANとは
WGANは元々のGANの目的関数を変更することで実現できる。 ・logを誤差関数から除去 等のみ
WGAN実装
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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.