Divergenceは下の簡単な式で求まる。logvar.exp())となる。ちらばるようにする正則化項とみなせる。あとで実際に潜在空間を描画してみるとこの正則化が正しく機能していることがわかる。訓練ループあとはいつもの訓練ループなので比較的簡単。loss')plt.grid()テストlossも減っており、学習が進んでいることが確認できる。上が入力画像で下が再構成画像。ImageImage('vae_2/reconstruction_10.png')Image('vae_2/reconstruction_100.png')10エポック目だとあまり再現できてないが、100エポック目だとある程度は再現できている。潜在空間を2次元とかなり絞ったのであまりくっきりと再現できていない。潜在空間を20次元にするとこんな感じでほぼ再構成できることがわかる。潜在空間が2次元だとテストlossは150くらいで収束するが、20次元にするとテストlossは90台まで下がる。最後にテストデータを使って潜在空間を可視化しよう。場所に点をプロットすることにする。ランダムサンプリングすると平均の場所にマッピングされる可能性が一番高い。divergenceの正則化項が効いていることがわかる。(horse2zebra)今回はCycleGANの実験をした。AutoencoderAutoencoderの実験!MNISTで試してみよう。Perceptron今回は多層パーセプトロンでMNIST。»プロフィールid:aidiary人工知能とその関連分野に興味があります。)はてなブログをはじめよう!aidiary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。