Wasserstein GAN（WGAN）でいらすとや画像を生成してみる - 緑茶思考ブログ

Wasserstein GAN，略してWGANと呼ばれる Arxiv: https://arxiv.org/abs/1611.02163 著者によるコード: https://github.com/martinarjovsky/WassersteinGAN このWGANを使って以下のようないらすとや画像を生成したというのが本記事の主旨。 本論文のcontribution 確率分布間の距離を計算するための，従来使われてきた距離指標とEarth Mover(EM) distanceとの比較を行った EM distanceの近似関数を最小化するWasserstein-GANを定義した WGANが既存のGANにおける問題を解決することを示した WGANではdiscriminatorとgeneratorの学習バランスを気にしなくて良い ネットワーク構造も気にしなくて良い mode dropping p