問題 No.626
初期の敵対的生成ネットワークは全結合層のみで構築されており解像度が高い画像を生成しようとすると画像が破綻してしまう問題があった。この問題に対処するためネットワークの構造に畳み込み層と逆畳み込み層を導入しさらにバッチ正規化を組み合わせることで高画質な画像生成の学習を安定させたモデルとして最も適切なものはどれか。
【正解の解説】
DCGAN
DCGAN(Deep Convolutional GAN)は、敵対的生成ネットワークに畳み込み層を取り入れ、構造を工夫することで学習を劇的に安定させたモデルです。
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【その他の選択肢の解説】
WGAN
WGANは、GANの学習を安定させるために、損失関数の計算方法に工夫を凝らしたモデルです。画像生成の品質向上にも寄与しますが、構造上の問題を定義したモデルではありません。
R-CNN
R-CNNは、物体検出を行うためのモデルであり、画像を生成するためのモデルではありません。
SPPネット
SPPネット(Spatial Pyramid Pooling Network)は、様々なサイズの入力画像に対して固定長の出力を得るための物体検出手法です。