Mode Collapseとは

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要約

概要

Mode Collapseとは、GAN等で主に問題となる数種類の結果のみを出力するようになってしまう問題のこと.例えば1から10までの数字の画像生成をさせようと学習しても6ばかり出すようになってしまう.
ーポイントー
  • Mode CollapseはGANなどで数種類の解しか学習できない問題
  • minibatch discriminationやWGANなど複数の対策が提案されている
  • complete collapseは全ての画像全体が似ている状態
  • partial collapseはどの画像も一部共通部分がある状態
  • partial collapseになった場合、画像品質が高いときもあるので有用な場面があるかもしれない

解  説

画像の引用元の論文はリンク参照
Mode Collapseとは、DeepLearningの学習の中で、GAN等で主に問題となる数種類の結果のみを出力するようになってしまう問題のこと. 例えば1から10までの数字の画像生成をさせようと学習しても6ばかり出すようになってしまう.
Mode Collapseとは
Mode Collapseには数種類ある. Complete Collapseは、完全にどの出力もほぼ同じ画像になってしまうようなMode Collapseの状態.明らかに望ましくない状態. Partial Collapseは、画像の一部のみほぼ同一のような画像になってしまっているMode Collapseの状態.この場合、出力画像全体のクオリティが高いこともたまにあり、必ずしも悪い状態とも言えない.
Mode Collapseの種類
Mode Collapseのような多様性を失ってしまう問題には複数の対策が提案されている. ・Feature Matching ・Minibatch Discrimination ・WGAN ・Unrolled GAN 等々
Mode Collapseの対策
論文より引用. 上側の段はmode collapseの問題になっていない場合で、 下側の段はmode collapseに陥り1種類の画像のみしか生成できていない.
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