DCGANで弁別器がどのように機能しますか？

私はDCGANについて勉強しています。DCGANで弁別器がどのように機能しますか？

Ian Goodfellowの自然なGANでは、discriminator Modelは確率を意味するスカラー値を1つ出力します。しかし、DCGANの弁別器はCNNアーキテクチャで設計されています。私はCNNの出力がクラス確率のベクトルであることを知っています。

したがって、DCGANでディスクリミネータがどのように機能しますか？ DCGANの弁別器の出力はどのようなものですか？

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2017-12-19 Soomin Lee

[ソフトウェア開発ではなく機械学習について]（https://meta.stackoverflow.com/q/291009/1233251）という理由から、この質問を議論の対象外としています。 [Cross Validated]（// stats.stackexchange.com）と[DataScience.SE]（// datascience.stackexchange.com）の両方で、敵対的なネットワークを生成することについて多くの疑問があるかもしれません。 –

あなたはまた誤解を示すようです：畳み込みニューラルネットワークの出力は常にクラスの確率ベクトルではありません。通常、ネットワークの先頭にsoftmaxのアクティベーションを適用すると、マルチクラスの問題でのみ発生します。 –

長い答えはImage Completion with Deep Learning in TensorFlowを参照してください。

簡単には、入力と有効パディングのサイズがn個のフィルタを持つCNNを作成するとします。次に、出力は形状n x 1 x 1になります。次に、その形状にsoftmaxを適用すると、チャンネルに確率があります。

私の修士論文の2.2.1. Convolutional Layersも読んでみてください。

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2017-12-21 05:52:27

DCGANで弁別器がどのように機能しますか？

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