問題 No.601
画像生成において、生成器（Generator）が生成したデータと、本物のデータを識別器（Discriminator）が判別する過程を繰り返すことで学習を進める手法がある。この手法において、学習が極めて不安定になりやすく、生成器が特定のデータのみを出力し続けるモード崩壊という現象が起きる原因として、最も適切な説明はどれか。
【正解の解説】
GAN
敵対的生成ネットワーク(GAN)は、偽物を作る生成器とそれを見破る識別器が互いに競い合う仕組みです。生成器が少しでも識別器を騙せる特定のパターンを見つけると、そればかりを繰り返してしまい、多様な画像を作れなくなる「モード崩壊」という現象が起きやすいという特徴があります。
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【その他の選択肢の解説】
VAE
変分オートエンコーダ(VAE)は、データを一度小さな箱（潜在空間）に押し込めてから復元する手法です。GANのような競い合いではなく、データ全体の分布を学習するため、モード崩壊は起きにくい仕組みです。
Diffusion Model
拡散過程（Diffusion Model）は、画像にノイズを加えて壊すプロセスと、そこから元に戻すプロセスを学習します。GANのような敵対的な競い合いではないため、学習が比較的安定して進行します。
CNN
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、主に画像認識で使われる手法です。フィルタを動かしながら画像の特徴を捉える技術であり、それ単体で生成を行う仕組みやモード崩壊を論じるものではありません。