毎回どうすれば良いかよくわからず迷ってしまう。githubの実装をみると様々に書かれている。文献を読むよりも色んな人の実装を漁るほうが知見が貯まるこの頃。今回はMNISTに対してDRAGANを用いて、その中でもよく見かける設定を評価してみる。FC層)BatchNormalization不使用Generatorへのラベルの入力方法はバリエーションが少なかったので,今回は統一して,noiseにそのままconcatした.代わりにDiscriminatorへのラベルの入力方法を以下でパターンに分類し、その分類内でGeneratorへ入力するnoiseの次元を変化させ、安定性を評価した。指定ラベルに応じた画像の生成生成が可能となる。Discriminatorの入力層へラベルを入力するこのパターンのデータフローは下図のようになる。Discriminatorの中間層へlabelを入力する次は、Discriminatorの入力層ではなく中間層へlabelを入力するパターンBを試す。Discriminatorの入力層と中間層へlabelを入力する最後に、Discriminatorの入力層と中間層へ両方ともlabelを入力するパターンCを試す。DRAGANではラベルの与え方は何でも良く、noiseの次元が効いてくることが分かった。(12)はてなブログをはじめよう!yusuke_ujitoko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。