質問編集履歴

3

情報の更新

2020/08/11 13:09

投稿

tomoki_fab
tomoki_fab

スコア25

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -47,3 +47,11 @@
47
47
  インターネットで手当たり次第に調べたり、書籍で参考になりそうな情報を探したり、手を尽くしましたがなぜ全くうまくいかないのかわかりません。問題がレイヤーの組み方なのか、何か決定的に重要な処理を飛ばしてしまっているのか、損失関数などの評価の仕方が悪いのかも見当もつきません。
48
48
 
49
49
  なにか見落としているポイントなどがありますでしょうか?
50
+
51
+
52
+
53
+ ### 解決しました
54
+
55
+ ![](369f7a6d1238e3a6846a31fce3eedd51.png)
56
+
57
+ 目指していたものができました。

2

書式の改善

2020/08/11 13:09

投稿

tomoki_fab
tomoki_fab

スコア25

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -4,7 +4,7 @@
4
4
 
5
5
 
6
6
 
7
- 画像を生成するGeneratorは、100次元ほどのランダムなノイズベクトルから、UpSampling2DレイヤーまたはDeconvolution2D(Conv2DTranspose)レイヤー、Convolution2Dレイヤー、活性化関数(主にRelu)を6層ほど(何度か層を変えて試してみていますが拡大縮小したデータサイズを合わせるためにだいたい6層ほどでやっています)経て画像として出力します。
7
+ 画像を生成するGeneratorは、ランダムなノイズベクトルから、UpSampling2DレイヤーまたはDeconvolution2D(Conv2DTranspose)レイヤー、Convolution2Dレイヤー、活性化関数(主にRelu)を6層ほど(何度か層を変えて試してみていますが拡大縮小したデータサイズを合わせるためにだいたい6層ほどでやっています)経て画像として出力します。
8
8
 
9
9
  一方、本物の画像と生成画像を判別するDiscriminatorは、入力画像を数層のConvolution2Dレイヤーと活性化関数へ渡し、Dense(Affine)レイヤーを5層ほど経て判別結果を出力します。
10
10
 

1

書式の改善

2020/05/24 03:46

投稿

tomoki_fab
tomoki_fab

スコア25

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -20,7 +20,7 @@
20
20
 
21
21
  ![](c81fde8c8f3e8b2d3c6b21220f5e6e9f.png) ![](3603f22ae3b8709e964f29bc11eeeffb.png) ![](cce529603c0de2e61bb895f33e8d4116.png) ![](6594d7df69910d09d115c73541ff1e01.png) ![](e519d241bb20c63f53e962223bc87421.png)
22
22
 
23
- ![](1ed755b6937b64aa69bd72d4f17b306c.png) ![](559ec328ebbaa0b0098cb85041c059cf.png) ![](aef20d7a821e391e87d92d67fdc11207.png) ![](8f0e70749dc634da21ce72e7c094a9f2.png) ![](e8a2f8f84142dca7a75970a16dedad46.png)
23
+ ![](1ed755b6937b64aa69bd72d4f17b306c.png) ![](559ec328ebbaa0b0098cb85041c059cf.png) ![](aef20d7a821e391e87d92d67fdc11207.png) ![](17b3f8e7c7c89a848ad41bbb90b56f43.png) ![](e8a2f8f84142dca7a75970a16dedad46.png)
24
24
 
25
25
 
26
26