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猫
owatank.hatenablog.com
前回、間違えてUnrolledGANの論文を読んでしまった。 このWGANというのが本当は読もうと思った論文。正直UnrolledGANを先に読んでなかったらWGANの理解が深まらなかったと思う。読んでてよかった という訳で論文はここからどうぞ [1701.07875] Wasserstein GAN あとコードも先に置いておく github.com WGANという名前が付いてるから、このWが重要になってくる。WはWassersteinの略。わずさーなのかわっさーなのか英語がカスなので読み方がわからん・・・ Wassersteinというのは論文ではEarth Mover (EM) distanceとも呼ばれる。distanceだから距離を表すもの。この距離をGANに使ったらいい感じになったってことなのか?と読み始めに思った。 今まで自分が読んだGANはどれも GeneratorとDiscr
別のGANの論文を読むつもりが間違えてUnrolledGANと呼ばれるものを印刷して読んでしまった 途中でこれ違う論文やんけと気づいたけど紙がもったいないのでちゃんと読んでUnrolledGANを実装した。 まちがえて読んだ論文はこれ [1611.02163] Unrolled Generative Adversarial Networks GANのまとめはこっち GANとDCGANでは学習の不安定さや生成される画像の多様性がしょぼい、ノイズがかなり含まれる、などが問題として挙げられてた この論文で学習の不安定さの原因として識別器の方が生成器よりも学習が早いというのが書かれていた 先に識別器の方がめちゃ強くなってしまう。ある学習途中のまだ弱い生成器にとって、強力な識別器の学習信号は学習信号として役立たなくなるとも書いてある。まじかよ・・・ リアルで考えれば、AとBの二人がお互い助け合って数
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