Conditional GANをGoogleColaboratoryとKeras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Conditional GANを試していきたいと思います。Conditional GANは、生成する画像を書き分けるために、訓練時に教師データのカテゴリ(ラベル)情報を用いてあげる手法ですね。

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/1411.1784

Keras-GAN にある Conditional GAN のコードはこちら


対象者

 Conditional GANを手っ取り早く試してみたい方。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。


Conditional GAN

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。それと、Keras-GANではMNISTのみの実装ですが、他にFashion-MNISTも使っていきたいと思います。


MNIST

Keras-GANでは 、200epoch毎にサンプル画像を出力していますが今回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。また、1epoch毎にログを出力させてありましたが、同じく見づらくなっていたのでインターバル毎に変更しました。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

 出力結果をみると、3と4がうまくまだ生成できてませんね。学習回数を増やしたらもっと良くなるかもしれませんが、今回はKeras-GANのデフォルト値でやってみました。興味がある方は回数を変更した結果を出力させてみてください。


Fashion-MNIST

コード

出力結果

 出力結果をみた感じ、なんとか形から推測できるところまではできてますね。こちらも同じく気になる方は回数を増やして出力させてみてください。


 今回は、Conditional GANGoogleColaboratory上で試してみました。GoogleColaboratoryを使うことで10分程度で試すことができると思うのでぜひやってみてください。

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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