実践GAN 勉強記録#7 半教師ありGAN (SGAN)
はじめに
マイナビ出版の実践GANの勉強記録シリーズ第8弾です。
今日まとめるのは、第7章の半教師ありGAN(Semi-supervised GAN)についてです！
このGANの魅力はなんといっても、少数のラベルつきデータで学習をすることができるようになること！
半教師ありGANで、生成した識別器を用いた分類はなんと、
89% ! (同数の教師あり学習より 19% 高い )
この章で扱っていたMNISTのラベルつきデータは100枚ですが、同数の教師あり学習の精度が約70%であることを考えると、いかに少ない枚数で精度を出すことができるかがわかります。
MNISTの 今まで「生成」するものとして活用していた「GAN」ですが、この半教師ありGANでは「識別」を行う分類器としての活用の可能性を感じさせられるGANです！
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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。
7章 : 半教師ありGAN (SGAN)
3つのポイント
