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1.
GenerativeAdversarial Nets 2.20, 2018
Tue
2.
GANとは? 偽物のデータを⽣成する⽣成器 データが本物かどうか識別する識別器 これらで構成 GANのイメージ
3.
GANとは? 偽装通貨を⾒破る警察と偽装犯を敵対させるようなモデル 警察=識別器偽装犯=⽣成器 敵対
4.
Generator ⽬的:データ𝑥の分布𝑃#を推定する(識別器が判別で きないデータを⽣成する)こと ⼊⼒:Prior 𝑃$から出⼒されるノイズΖ 出⼒:𝑥と同次元のベクトルG(z) 多層パーセプトロンによって構成される関数 ネットワークの重みを𝜗#としたとき, G(Ζ;
𝜗#)と表される
5.
Discriminator 多層パーセプトロンによって構成される関数 ⽬的:⼊⼒されたデータが𝑃#であるか判断する ⼊⼒:xまたはG(z) 出⼒:xである確率
6.
目的関数の定義 Gは⽬的関数を最⼩化しようとする Dは⽬的関数を最⼤化しようとする ⽬的関数か以下のように定義できる 敵対モデルの所以 Dが本物を推定する確率の期待値 Gが⽣成するデータをDが偽物であると推定する確率の期待値 ⽬的関数は以下からなる
7.
生成器と識別器の更新 ⻘線:識別分布 ⿊線:サンプルの分 布 緑線:𝑃#の分布 ⽮印:𝑥上の𝑃# (a) Dは部分的に正確な分類器である (b)内部ループで固定されたGに対してサンプルを正しく識別する (c) Gを更新する (d)
pg=pdataとなり, 識別できなくなる
8.
内部ループについて 内部ループでDを完了まで最適化することは計算上禁⽌さ れている 有限個のデータセットでDを完了まで最適化すると過学習 を起こすかもしれない Dをkステップで最適化し, Gをワンステップで最適化する
9.
トレーニング
10.
トレーニング 確率的上昇法でDを更新する(kステップ繰り返す) 確率的降下法でGを更新する(ワンステップ) 以上をn回繰り返す
11.
GANの長短 ⻑所 以下の理由から主に計算コストが⼩さい バックプロパゲーションのみで勾配を得られる ⼊⼒コンポーネントが⽣成器のパラメータに直接コピーされない 短所 𝑃#が明⽰的でないこと GとDを同期的にトレーニングしなければならない
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