derwind https://blog.hatena.ne.jp/derwind/ らんだむな記憶 https://randommemory.hatenablog.com/ machine_learning gan/gan.py を見ると、生成器も識別器も構造は似ていて、線形層 + ReLU (activation) を重ねた形になっている。生成器は Tanh で終わり [-1, 1] のフラットなテンソルを view で画像の形状に rehape する。識別器はスカラー量を出して Sigmoid で終わることで確率値を出している。 訓練はよくある解説の通り、「ある確率分布（このコードでは正規分布）に従い潜在空間内に広がる潜在変数（ノイズ）を入力として、生成器が生成するフェイク画像」と「本物の画像」を共に識別器に通して真偽を判定する。 これでいつの間にか生成器はノイズからリアルなフェイク画像を作成… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frandommemory.hatenablog.com%2Fentry%2F2021%2F07%2F10%2F191847" title="GAN の構造 - らんだむな記憶" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2021-07-10 19:18:47 rich https://randommemory.hatenablog.com/entry/2021/07/10/191847 1.0 100%