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ジェネレータ (生成器)

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。

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.
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    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)

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