実践GAN 勉強記録#6 プログレッシブなGAN
はじめに
マイナビ出版の実践GANの勉強記録シリーズ第7弾です。
今日まとめるのは、第6章のプログレッシブなGAN(PGGAN)についてです！
2014年に発案されたGANというアイデアですが、そこからわずか4年の2018年にフルHDの画質の画像を生成することができています！！これは、驚くべきことでもありますが、この章では、どのようにしてそのような高画質の画像を生成することができたのか？ 仕組み・工夫点を勉強していきます！
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このブログとしては、だいたい一記事あたり一章について扱うような形で勉強記録として自分なりにまとめてあげていこうと思います。また、解釈違い等がございましたらご指摘いただけると幸いです。
6章 : プログレッシブなGAN
実際に高精度の画像を生成しようとすると学習モデルの構築に多くの時間がかかります。そして、このプログレッシブGANもその例外ではありませんが、この章の最後ではTensorFlowHubを使って、学習済みのモデルを使うことでより簡単に試すことができるので、実際に実装してみて精度の高さを確かめてみます！
2つのポイント
4つの革新的なアイデアとは？
学習済みモデルが使える TensorFlowHubを使うという選択肢
