データ拡張
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/07/11 07:59 UTC 版)
「敵対的生成ネットワーク」の記事における「データ拡張」の解説
GANの学習は不安定で膨大な量のデータを必要とする。その安定性を高めまたデータ量を補い汎化性能を高めるために、GANにおいてもデータ拡張が利用される。 ただしDiscriminator/Critic側のみにデータ拡張を行うとむしろ性能が低下することが知られている。これはDがデータ拡張の有無を判別に用いてしまい、それを騙すためにGがデータ拡張を模倣した出力を生成してしまうためと考えられている。これを避けるため、Generator出力にもデータ拡張を行うことで有効なデータ拡張が可能になる。
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