【G検定過去問風テスト】GANの学習で起きる「モード崩壊」とは？
※本記事では、アフィリエイトプログラムより教材を紹介しています。
📝 問題
GAN（敵対的生成ネットワーク）の学習において、生成器が特定のバリエーションの画像ばかりを出力し、生成されるデータの多様性が失われて同じような画像ばかりが出力される状態を指す用語として、最も適切な選択肢を1つ選べ
- A）モード崩壊
- B）勾配消失問題
- C）過学習
- D）データリーケージ
🔍 ここをクリックして正解を見る
- 正解: A）モード崩壊
💡 合格に近づく！徹底解説
- 重要度: ★★★
■ 1分で分かる！この問題の要点
- モード崩壊はGANの学習中における代表的な失敗現象の一つである。
- 生成器が多様なデータを学ばず、識別器をだまし易い特定パターンに偏ってしまう。
■ 初学者向け解説（例え話や背景）
GANは「偽造職人（生成器）」と「警察官（識別器）」が競い合うことで精巧なデータを作ります。しかし、職人が「このパターンで作れば警察を簡単にだませる！」と気づいてしまうと、そればかりを作るようになり、他のバリエーション（多様性）を全く作らなくなってしまいます。これが「モード崩壊」と呼ばれる現象です。
■ 選択肢の解説
- A) モード崩壊（○）: 生成器が特定のバリエーションの画像ばかりを出力し、多様性が失われる現象であり、本問の正解です。
- B) 勾配消失問題（×）: ディープラーニングの多層化に伴い、逆伝播の過程で勾配が0に近づき、学習が進まなくなる現象のことです。
- C) 過学習（×）: 訓練データに対してモデルが過剰に適合してしまい、未知のテストデータに対する汎用的な予測精度が下がってしまう現象です。
- D) データリーケージ（×）: 本来は未知であるはずの検証データやテストデータの情報が、誤って訓練データに混入してしまう現象です。
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