Coupled GAN をGoogleColaboratoryで試してみた

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はじめに

今回は、GoogleColaboratoryを使ってKeras-GANに実装されている Coupled GAN を試していきたいと思います。

Coupled GAN は、同一の表現ベクトルzから二つのGeneratorで各ドメイン画像を生成し、Discriminatorが生成画像と、ドメインの実画像を判別する。

他のGANについてもこちらでまとめてあります。

GoogleColaboratoryでGAN超高速入門

GoogleColaboratoryの使い方はこちら

論文:https://arxiv.org/abs/1606.07536

Keras-GAN にある Coupled GAN のコードはこちら


対象者

 Coupled GAN を手っ取り早く試してみたい方。色々なGANに興味があるけど書き方がわからない方。Kerasでの実装を知りたい方。

 GANの基本を知っていることが前提になっています。

 こちらはGANの基本を押さえることができる良記事になっているので、読んでから進むことをお勧めします。


Coupled GAN

前回同様、Keras-GANにあるコードではGoogleColaboratoryではエラーが返ってきてしまうので、書き直しました。今回はMNISTを使っていきたいと思います。


MNIST

 GoogleColaboratory上では見づらいので20000epoch学習させて5000epoch毎にサンプル画像を出力させています。学習回数とサンプル画像を出力するインターバルはtrain関数の引数で変更できるので、変更しながら試してみてください。

コード

出力結果


 今回は、Coupled GAN をGoogleColaboratory上で試してみました。GoogleColaboratoryを使うことで簡単に試すことができると思うのでぜひやってみてください。

他のGANについてもこちらでまとめてあります。

GoogleColaboratoryでGAN超高速入門

最後まで読んでいただきありがとうございました。よろしければこの記事をシェアしていただけると励みになります。よろしくお願いします。

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