GAN
pureなGANはピクセル間の関係を学習しない
CNNを使えば良い →
DCGAN
GANの問題点
学習が安定しない
勾配消失問題が発生する
モード崩壊
が起きる
Wasserstein GAN
の導入によって改善することができる
損失関数で
JSダイバージェンス
KLダイバージェンス
じゃなくてJSのほうが精度が出るらしい
ただ, JSダイバージェンスのせいで勾配消失・モード崩壊が起きているとも言えるみたい
なので, 損失関数をWassersteinに変えようという動機は結構素直 (
Wasserstein GAN
)
ゲーム理論
から捉え直してみると...
GとDは, 2プレイヤーゼロサムゲームとして
ナッシュ均衡
を目指すことになる