入門／解説 2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(7/7)
１．2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(7/7)まとめ・GANのディスクリミネータも分類器であるため敵対的サンプルの影響を受ける可能性はある・しかし、従来の攻撃より偶発的攻撃と呼ばれる事になりそうな攻撃が懸念事項となる・３つの理...
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入門／解説 入門／解説 2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(6/7)
１．2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(6/7)まとめ・GANのトレーニングとバッチサイズがどのように連動するかは深く確かめられていない・バッチサイズに連動するかどうかは勾配ノイズの割合が主要要因になる事が示唆されている・Opt...
その他の調査 2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(5/7)
１．2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(5/7)まとめ・GANの評価方法については様々なものが提案されているが決定的なものはない・評価手法が定まっていない理由の一つはどのような時にGANを使うべきかが曖昧なため・GANは、知覚的...
入門／解説 2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(4/7)
１．2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(4/7)まとめ・GANが収束する条件についてはまだ良くわかっていないがGANだけの問題ではない・GAN固有の問題について掘り下げるアプローチは主に３つの手法がある・３手法ともに有望ではある...
入門／解説 2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(3/7)
１．2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(3/7)まとめ・GANを画像以外の領域に適用する試みは主に３分野で、文章、構造型データ、音声・音声が最も有望な分野であるが、現時点ではまだ限定的な成功に留まっている・GANが他の連続データ...
入門／解説 2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(2/7)
１．2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(2/7)まとめ・GANによるモデル化が簡単なデータセットと難しいデータセットの違いも経験則的にしかわかっていない・MNISTとCelebAのような非常に規則的なデータはGANによるモデル化...
入門／解説 2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(1/7)
１．2019年4月時点のGANに関する未解決な問題(1/7)まとめ・2019年4月時点のGANに関する未解決な問題／研究課題を７点掘り下げ・一つ目の問題はGANとその他の生成モデルの違いについて・GAN、Flow Models、Autore...
モデル GANにおけるラベル付きデータの必要性の低減(2/2)
１．GANにおけるラベル付きデータの必要性の低減(2/2)まとめ・回転タスクによって意味のある特徴を学習させた後に更に学習をさせる・これによりサンプル効率が高まり高品質なラベル付けが可能・GANで使う様々な機能をまとめたCompare GA...
モデル GANにおけるラベル付きデータの必要性の低減(1/2)
１．GANにおけるラベル付きデータの必要性の低減(1/2)まとめ・Conditional GANはトレーニングにラべル付きデータを必要とする・本論文ではGANをトレーニングする際に必要なラベル付きデータ量を減らす・未ラベル付け画像を回転させ...
モデル Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(3/3)
１．Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(3/3)まとめ・実製品として利用しにくい機能や知識もSnorkel DryBellでラベル付きデータを出力可能・転移したラベル付きデータを利用すれば...
入門／解説 Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(2/3)
１．Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(2/3)まとめ・Snorkel DryBellでトレーニングデータをラベリングしたラベルは手作業のラベルより精度が低い・しかし生成的モデリング手法を...
入門／解説 Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(1/3)
１．Snorkel Drybell：既存知識を活用して機械学習用ラベル付きデータを自動作成(1/3)まとめ・既存の知識を活用して機械学習用のラベル付きデータを自動で作成する手法が発表・手動でラベル付けした何万ものデータと同等の有用性を持つデ...