GAN
Facebook の AI 研究所所長である AI の先駆者、ヤン ルカン (Yann LeCun) 氏は、GAN を「機械学習において、この 10 年間でもっともおもしろいアイデア」と形容しました。 GAN は、ディープラーニング アルゴリズムのトレーニングを行うのに必要なデータの量を削減する
アイデア
「猫を判定する識別機」と「猫を生成する生成器」を作る
生成器が作った画像を識別器が判定して、猫とみなされなければ作り直す
これをたくさん繰り返すと、猫っぽい画像ができる
https://youtu.be/2rC2_-HtpsQ
教示あり学習は面倒=品質が低くなる
正解データを作る
入力と正解データのペアをを与える
どういうペアを作ればいいか自明でない
学習する
GANを使うと正解データを与えるだけで生成ネットワークを作ることができる
cf. オートエンコーダやその発展系の画像生成
エンコーダを通して圧縮されたベクトルから画像を生成する学習器が得られる
Generator / Discriminator
Generator 画像を生成するネットワーク
Discriminator 真贋判定。学習のみで利用する
本物画像と生成画像を見分けるネットワーク
1. Discriminatorの出力が本物となるようにGeneratorを学習する
初期のdiscriminatorは見分ける能力が低いのでgeneratorの作った画像は似ていない
2. さらに偽物画像と本物画像を見分けるようにDiscremenatorを学習する
1 - 2を繰り返すと次第に本物っぽい画像を作れるようになる
具体的なネットワーク設計手法
応用
https://youtu.be/9reHvktowLY