KerasでLS-GANを試してみた

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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 LS GAN を試していきたいと思います。

LS GAN(Least Squares Generative Adversarial Networks) は、二乗誤差を使うことで普通のDCGANより本物に近い画像が得られるという。また、二乗誤差を使うことで学習を安定化させた。

LSGANの目的関数は次のようになっている。

GoogleColaboratoryの使い方はこちら

論文:https://arxiv.org/abs/1611.04076

Keras-GAN にある LS GAN のコードはこちら


対象者

 Info 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。


LS 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。今回もMNISTfashion 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

そこまで、きれいにできませんでしたね。ところどころ消えているところがあります。


fashion MNIST

コード

出力結果


 今回は、LS 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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