問題 No.935
GANの学習が不安定になりやすい最大の理由は「【 】」である。
【正解の解説】
生成器と識別器の能力バランスを維持するのが極めて困難であるため
GANは偽物を作る生成器と本物を見抜く識別器が競い合う構造です。一方が強すぎるともう一方が学習できず、この力関係を維持するのが非常に難しいため、学習が不安定になります。
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【その他の選択肢の解説】
学習データが不足しているため
GANはデータの量も大切ですが、データの少なさが学習不安定の「最大の」理由ではありません。
使用する計算機のメモリが不足するため
メモリ不足は学習を停止させる原因にはなりますが、GAN特有の「学習が不安定になる」という挙動の根本的な理論的理由ではありません。
活性化関数にReLU関数を使っているため
ReLUは勾配消失を防ぐための一般的な関数であり、これを使うことがGANの学習を不安定にする主因ではありません。