深層学習 しのぎを削る生成ネットワーク
近頃話題の奥深い学習方法の一つに、敵対的生成ネットワークというものがあります。これは、略して「ガン」と呼ばれ、二つのネットワークがまるで試合をするかのように、互いに競い合いながら学習していく方法です。この二つのネットワークは、それぞれ役割が異なり、一つは「生成器」、もう一つは「識別器」と呼ばれています。
生成器の役割は、偽物の絵を描く名人、あるいは偽物を作る名人といったところでしょうか。何もないところから、全く新しいデータを作り出すことができます。たとえば、犬の絵を描かせたい場合、生成器は様々な犬の特徴を学習し、本物そっくりの偽物の犬の絵を作り出そうとします。まるで熟練した絵描きが、頭の中のイメージを絵筆でキャンバスに描いていくように、生成器は新しいデータを生み出していくのです。
一方、識別器は、絵画の鑑定士のように、生成器が作った偽物の絵を見破る役割を担います。生成器が作った犬の絵が、本物の犬の写真と比べてどれくらい本物に近いか、あるいは偽物っぽいかを判断します。もし偽物だと判断した場合、生成器に対して「これは偽物だ」という合図を送ります。
このように、生成器と識別器は、まるでいたちごっこをするかのように、終わりなき戦いを繰り広げます。生成器は識別器に見破られないように、より精巧な偽物を作ろうと努力し、識別器は生成器の巧妙な偽技を見破ろうと、鑑定眼を磨いていきます。この絶え間ないせめぎあいこそが、敵対的生成ネットワークの肝であり、互いに競い合うことで、両方のネットワークの能力が向上していくのです。まるで、剣の達人がライバルとの稽古を通して技を磨くように、生成器と識別器は互いを高め合いながら成長していく、そんな学習方法なのです。
