GAN元論文日本語

定義

p_x:=オリジナルのデータの分布
p_g:=Generatorによって生成される画像の分布

本文

生データの分布p_xからのサンプルとGeneratorによって生成された分布p_gからのサンプルの間を識別するため,GANは，同時に識別分布を更新することによって学習される．
学習当初はDiscriminatorの学習が未熟であることを加味しても,Generatorの性能が悪いため分類が用意なので,Discriminatorの精度は高く出やすい.
Generator,Discriminatorの学習が両方とも理想的に完了したときオリジナルのデータとGeneratorによって生成されたデータは区別できないから,Discriminatorの精度は1/2に収束する.