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GAN

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  • 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
  • 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
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YuWd (Yuiga Wada)
著者
YuWd (Yuiga Wada)
機械学習・競プロ・iOS・Web