CycleGAN - Qiita画像のスタイル変換とかがやりたいので関連する論文を読んでいます。 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 実際に試してみた話はこちら。 問題設定 $x \in X, y \in Y$ について $ G:X \rightarrow Y $ となるような $G$ を構成したい。画像について言えばこれは image-to-image translationを意味していて、白黒画像への着色やセグメンテーションなどを含む。 こういった問題の場合、通常はタスク設計として ${x_i, y_i}$ の組を沢山用意しておいて学習に用いるという方法が考えられる、しかし、現実的に対になるような ${x_i, y_i}$ を用意することが困難であるケースも存在するので、対になるデータのセットを
