Now Loading...

Now Loading...

ディスクリミネータ (識別器)

ディープラーニングの手法 深層生成モデル ディスクリミネータ (識別器)

ディスクリミネータ (識別器)

GAN(敵対的生成ネットワーク)は、ジェネレータ(生成器)とディスクリミネータ(識別器)で構成され、ディスクリミネータは、ジェネレータが生成した偽物の画像と、本物の画像の見かけがつくように学習していきます。

クイズ

ジェネレータとディスクリミネータの2種類のニューラルネットワークを学習に用いるGAN(敵対的生成ネットワーク)の説明として,最も不適切な選択肢を一つ選べ.
  • 正解を見る
  • 解説を見る
    GAN(敵対的生成ネットワーク)はジェネレータとディスクリミネータの二つのネットワークで構成されます.リアルなデータを作ろうとするジェネレータと,データが本物か偽物かを区別しようとするディスクリミネータがいたちごっこのように交互に学習することで,それぞれの性能は上がっていき,最終的にジェネレータは本物と区別が出来ないようなリアルなデータを作れるようになります. 特にこの二つのネットワークにCNNを用いたモデルをDAGANと呼び,極めてリアルな画像を生成可能で注目を集めています. (参考:G検定公式テキスト 第2版 第6章 6-2 P218-219) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P179)

特別割引クーポンのお知らせ

zero to one G検定 jdla

上記バナーをクリックすると割引クーポンが適用されます。商品の詳細については <こちら> でご確認の上、ご購入ください。

zero to one G検定 jdla

上記バナーをクリックすると割引クーポンが適用されます。商品の詳細については <こちら> でご確認の上、ご購入ください。

関連ワード

ディープラーニングの手法

畳み込みニューラルネットワーク

深層生成モデル

画像認識分野

音声処理と自然言語処理分野

深層強化学習分野

モデルの解釈性とその対応

モデルの軽量化