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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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PGGANにおける次のステップに進むタイミングについて

ANK

総合スコア10

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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2024/10/14 23:30

編集2024/10/15 03:59

テーマ、知りたいこと

PGGANの学習をする時に、どのタイミングで次のステップ(例 8×8から16×16)に進めばいいのかを知りたい。

背景、状況

実際にPGGANの学習(今回は4×4から256×256まで)を進める際に、最初は先に設定したイテレーション数(またはエポック数)の後に次のステップに進むことにしていたのだが、学習不足が原因なのか良い画像が生成されなかった。また、最初の方のステップは比較的学習が簡単で、最後の方は難しくなると考えられるのだが、その学習回数のバランスの調整が問題だった。
そのため、それらに代わる手段として次のものを考えた。
・あらかじめ設定したイテレーション数に達したとき(通常)
・生成器や識別器の直近100イテレーション(またはエポック)の損失の標準偏差が閾値以下のとき
・FID(評価指数)が閾値以下のとき

なにか情報の不足があれば追記いたします。

追記

今回のPGGANにはWGANを組み合わせています。
なので具体的なlossの値で決めるのは難しいです。

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