GAN(Generative Adversarial Networks)を学習させる際の14のテクニック - Qiita

※この記事は"How to Train a GAN?" at NIPS2016を、ここを参考にして、私なりに解釈して、重要そうな部分を引用して翻訳したものです。役に立つことが多かったので共有致します。 ※GANの説明は省略します。G=Generator、D=Discriminatorとして説明します。 ※それぞれのテクニックに根拠はあまり書いてないですが、ほとんどが論文に書いてあった「こうすればうまくいった」というものです。GANの学習がうまくいかないときに試してみると良いと思います。 1. 入力を正規化 (Normalize the inputs) ・DのInput(=Gの出力)となる画像を[-1,1]の範囲に正規化する。 ・Gの出力が[-1,1]となるように、OutputのところをTanhにする。 2. GのLoss関数を修正する (A modified loss function)