ConditionalGAN（Pytorch） - Qiita

概要 CondidionalGANは条件付き敵対的生成ネットワークと呼ばれます 通常のGANでは生成されるデータはランダムとなっています。 手書き数字の例でいうと0が生成されるか1が生成されるかなどはランダムに決定され、数字を指定しての作成は難しいです。 そこで、潜在変数と本物画像、偽物画像のそれぞれに現在はなんのデータに関しての学習を行っているかを教えながら学習することで、生成したいデータを指定することができるようになります ラベリング 現在なんのデータに関しての学習を行っているかを教える方法は以下の通りです。 潜在変数 潜在変数にOne-Hotエンコーディングでラベリングしたベクトルを結合する 生成画像、本物画像 One-Hotベクトルを画像サイズに拡大したクラス数分のOne-Hot画像をチャンネル方向に結合する。 One-Hot画像は、すべての要素が1の画像が一枚で残りはすべての要素

[misshiki]

“CondidionalGANは条件付き敵対的生成ネットワークと呼ばれます”