(mnist)訓練で得たニューロンで数字を画像生成させたい。

Question

訓練で得たニューロンが最も「１」である数字を生成させたい。

tensorflow,keras,mnistを使い勉強中の初心者です。
mnistをtensorflowで動かすことはできました。
ここで訓練で得たニューロンからgoogleの猫のように画像を生成したいのですがどこにどのようなコーディングが必要でしょうか？
調べもって実践中ですが詰まりましたので質問させていただきます。
よろしくお願いします。

import tensorflow as tf
import datetime
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])


log_dir="logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M")
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)


model.fit(x=x_train, 
          y=y_train, 
          epochs=5, 
          validation_data=(x_test, y_test), 
          callbacks=[tensorboard_callback]) 

model.evaluate(x_test, y_test)

環境

Anaconda3
python3.7.7
tensorflow2.3.0
keras2.4.0

Answer 1

分類と生成は基本的には異なる技術だとお考え下さい。

ニューラルネットワークを使って数字を10個に分類した場合、数字画像の一部を見て判断した可能性があります。一般的には一部の情報から全体を復元するには、他の情報なしには復元できません。

それはそれとして、例えばCNNのようにフィルタを用いる場合、全結合層の直前のフィルタが結果的に今回求めたい平均的な画像になっている場合があります。まずは今のモデルをCNNに拡張するのが良いと思います。