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Wasserstein GAN

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  • Wasserstein距離を用いるGAN

    • Wasserstein距離は閉じた形で解が得られない
    • なので, **iterativeに解を求める必要がある **
  • 普通のGANはDiscriminatorが偽物を見破れるように学習する

  • 一方でWGANでは…

    • DiscrimianatorはひたすらWasserstein距離を正確に計算できるように学習
      • → Wassersteinは iterativeに解を求める必要があるため.
    • Generatorは正確になってきたWasserstein距離を最小化するように学習
    • https://musyoku.github.io/2017/02/06/Wasserstein-GAN

通常のGANでは本物と偽物をDiscriminatorが見破れるように訓練しますが、Wasserstein GANではDiscrimianatorはひたすらWasserstein距離を正確に計算しようとし、Generatorは正確になってきたWasserstein距離を最小化するように訓練されます。

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