以下の記事を参考にします。やることは前回と同じで手書き数字の模造です。Kerasこの記事ではディスクリミネータのことをアドバーサリアルモデルといっている。昨日の記事ではジェネレータ+ディスクリミネータのことをアドバーサリアルモデルといっていた。weights」、つまりディスクリミネータ部分のネットワークの重みを固定してジェネレータを訓練するといっているので、昨日の記事で気になった部分はこちらの記事では大丈夫そうです。ディスクリミネータの出力層がの次元が2になっています。2クラス分類では1次元にすることが多いと思っていました。どっちでもいいと思いますが。2クラス分類で出力層を2次元にする場合、判定を誤ったときに「正しいクラスであると考えた度合いが小さかった」のか、「正しいクラスであると考えた度合いは大きかったが、それ以上に誤ったクラスだと考えた度合いが大きかった」のかの区別は付くと思います(最終出力がソフトマックスされる前をみれば)。それをみたい機会があるのかはわかりませんが。実行結果ジェネレータとディスクリミネータをがっちゃんこした状態が以下です。このままに前回の記事のモデル構造を適用してみたいと思います。Documentation元の記事に比べて色々関数にくくり出しています。動くように全体的に変更してあります。いう進捗バーを表示してくれるパッケージをはじめて知りました。Windows10上AnacondaへのGPU版TensorFlow導入GPU環境がほしいとかあると思います。顔写真から年齢が学習できるのか深層学習で回帰をしてみたいときとかあると思います。少ない画像データから学習したい深層学習で画像分類をしてみたいときとかあると思います。注目記事はてなブログをはじめよう!cookie-boxさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。