論文の解説記事を書いています。2020.02.04濫読した論文の概要をメモしています。斜め読みした情報を記載しているため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけていただいた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。目の問題は、高解像度な画像を生成しようとすると勾配問題が増幅されてしまうため、学習に失敗しやすいことである。物理リソースの問題である。まとめて演算可能な枚数(バッチサイズ)を小さくせざるを得ないため、バッチノーマライゼーションによる学習安定化の恩恵が受けづらくなり、やはり学習に失敗しやすい。提案手法では、まず低解像度な画像生成から学習を開始し、徐々に層を追加することで生成する画像の解像度を上げていく学習スキームを採用することで、上記の問題をある程度解決することに成功した。このスキームを採用することによって学習の安定化(低画質な画像生成は比較的安定している)・学習の高速化(学習のほとんどが低画質な画像生成に費やされるため相対的に速い)の恩恵も同時に受けることができた。精度評価の指標に採用している。大きく向上することを示しており、より学習データに近い画像が生成できることを示している。