画像学習 GANの識別器：偽物を見抜く目
- 敵対的生成ネットワークにおける識別器の役割敵対的生成ネットワーク（GAN）は、まるで2人の職人が切磋琢磨する工房のように、その内部で起こる「競争」を通して能力を高める人工知能です。この競争において、識別器は「探偵」のような役割を担います。識別器の前に提示されるのは、画像などのデータです。識別器はこのデータをよく観察し、本物のデータなのか、それとも生成器と呼ばれるGANのもう一方の「職人」によって作られた偽物のデータなのかを判断しなければなりません。生成器は、本物そっくりのデータを作り出すことを目標としています。一方、識別器は、生成器の作り出した偽物を見破り、本物と区別することを目指します。この2つの目標は相反するものですが、GANはこの対立を利用して学習を進めます。識別器が生成器の偽物を見破ると、生成器はその失敗から学び、より精巧な偽物を作れるように改良を重ねます。逆に、識別器に偽物を見破られなければ、生成器は「勝利」となり、より本物に近いデータを生み出すことができるようになります。このように、識別器は生成器との絶え間ない真贋判定を通して、偽物を見抜く目を研ぎ澄まし、その能力を高めていきます。そして、識別器の能力向上は、結果的に生成器の能力向上にも繋がるのです。