ジェネレータ (生成器)

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)で構成されています。

ジェネレータは、ディスクリミネータが識別できないような本物に近い画像を生成することを目的としています。

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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．

それぞれのネットワークにCNNを用いたモデルをDCGANと呼ぶ
ディスクリミネータは入力データが本物かジェネレータが作った偽物かを見分けられるように学習する
複数のジェネレータを構築し，それぞれが最もディスクリミネータをよく騙せるように敵対的に学習する
学習がうまくいくと，実際には存在しないリアルな画像（データ）を生成できる

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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DCGAN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）
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