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[GAN]Discriminatorに対する教師データの与え方について

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kinrevo

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 前提・実現したいこと

私は現在GANの実装をしているのですが、Discriminatorに対して与える真偽値の教師データの与え方について悩んでいます。

GANについてGithubなどでいくつかの実装を参考にしたところ、Discriminatorの出力において以下のように”Softmax”を用いたものと”Sigmoid”を用いたものの二種類が見受けられました。

- Dense(units=2, activation='softmax')(x)
- Dense(units=1, activation='sigmoid')(x)

"Softmax"出力においては

”偽”→[1,0]、”真”→[0,1]

というようにOne-hotベクトルで解を与えており、
”sigmoid”出力においては、

”偽”→[0]、”真”→[1]

というように1次元のベクトルで解を与えており、形が違っても結果が同様のものとなることはわかります。

この2つだと、”sigmoid”を用いる方が直感的にわかりやすく、またパラメータも少なくなるので良いように私には思えます。
しかし(私の体感ですが)多くの人は、”Softmax”を用い真偽の二次元ベクトルを出力するようにネットワークを構成しているように感じました。

これは単純な好みの問題でしょうか?
それともGANの種類によって適切な選択があるのでしょうか?

些末なことで申し訳ありませんが、よろしくお願い致します。

 補足情報

keras(tensorflow)を用いてPix2Pix(CoditionalGANの一種)の実装をしています。

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回答 1

checkベストアンサー

+1

GAN に限らず2値分類で sigmoid を使うか、ソフトマックス関数を使うかはどちらでもよいです。

softmax 関数はシグモイド関数の拡張です。

Softmax vs Sigmoid function in Logistic classifier?

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  • 2018/11/28 20:35

    ご回答ありがとうございます。
    好みとしてSoftmaxが選ばれているのですね。
    私の考えだと、二値分類ならSigmoidを使うという先入観があったのでなんとなく違和感を持ってしまっていました。

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  • 2018/11/29 00:15

    結局ネットワークで近似したい関数の出力を一方のクラスの確率をシグモイド関数で出力し、もう一方は 1-p とするか、両方のクラスの確率をソフトマックス関数で陽に出力するかの違いでしかないので、どっちが好ましいとかはとくにないです。

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