Toy ProblemでGANのmode collapseを可視化 - Qiita

GANがデータの生成分布を獲得していくのをGaussian Mixture 分布を用いたToy Problemに適用することで可視化しました． 実装時の条件は以下の通りです． コード 前置き 最近，色々と騒がれているGANですが， Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation を昨年末に見て，こりゃスゲーなーと思い，研究テーマにGANを選びました．この解像度レベルでStackGANをやってみたいなぁと思っています． GANの基本構造については以下が，Kerasのサンプルコードもついており，大変参考になります．バージョンが少し古いですが．．． https://elix-tech.github.io/ja/2017/02/06/gan.html 僕はまず，GANの基本的な論文を読み， htt

[stealthinu]

GANのmode collapseについての解説が詳しく書かれてる