https://github.com/martinarjovsky/WassersteinGANこのWGANを使って以下のようないらすとや画像を生成したというのが本記事の主旨。問題が起きる場面がある。論文に記載のアルゴリズムは以下のようなものになっている上のアルゴリズムを見ると分かるように、オリジナルのGANと極めて似ている。実装ではGANのコードに以下変更を加えるだけで済む。誤差関数からlogをなくす。Discriminatorの出力は確率ではなくなるので、Discriminatorの出力に活性化関数を施さない。(K-リプシッツ連続性を保つためにDiscriminatorの重みをクリップするGeneratorよりDiscriminatorをよく学習させるOptimizerとしてADAMではなくRMSPropを使う学習率は小さい値を使う。論文では0.00005を使っている。DCGANを試した際の構造をそのまま使った。その時はkerasで実装していたので、tensorflowに移植した上で修正を施した。具体的には64x64x3のサイズの画像1814点を用いた.ミニバッチサイズは64.GTX780Tiで7時間ほどかけて13万epoch分計算した。epochまでの生成画像のgifアニメがこちら。下のDCGANの生成画像と比較すると振動が抑えられているぼやけているのがわかる。(比較用)DCGANによる生成画像アニメーション実装は以下。(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。