3. 目次
1. Original GAN の説明
2. Original GAN の勾配消失と不安定性
3. GAN の training は収束しないことも
4. 応用例 - 異常検知-
5. まとめ
発表用に作成したコードは,全部ではないが
https://github.com/takat0m0 にあります!
60. まとめ
• GAN は,二つの分布を一致させるような学習.
• そのために綺麗な絵を作れたりする.
• ただ問題も結構ある.
• 問題解決に向けて loss の変更や regularization term などの工夫が考案.
• GAN の training がうまく行かないときに試して頂ければ!
• 画像生成以外のタスクへの応用もちょっとだけなされている.
• ここでは異常検知を紹介.