【がん（てきたいてきせいせいねっとわーく）】
GAN（敵対的生成ネットワーク） とは？
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💡 「偽造師」と「鑑定士」が競い合って上達する生成AI
生成器がデータを作り、識別器が学習データと生成データを区別するように、2つのモデルを競わせて学習する生成モデルの枠組み。
📌 このページのポイント
ひよこ GANってどんな仕組みなの？
ペンギン先生 ひよこ どんなことに使われるの？
ペンギン先生 例えばStyleGANは顔画像の生成、CycleGANは画像を別のスタイルなどに変換する研究だよ。どちらもGANを使うけれど、入力や目的、構成は異なる。作られた画像がもっともらしくても、実際の事実を表しているとは限らないんだ。
ひよこ 競わせれば、必ず本物そっくりになる？
ペンギン先生 必ずではないよ。学習が不安定になることも、違う入力から似た出力ばかりが出ることもある。生成するパターンの多様性が失われる問題は、モード崩壊と呼ばれるんだ。
ひよこ 学習が終わって画像を作る時も、識別器が必要？
まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！
「GAN」って出てきたら「作るモデルと見分けるモデルを競わせて学ぶ生成AI」と思えればだいたいOK！
📖 おまけ：英語の意味
「Generative Adversarial Network」 ＝ 敵対的生成ネットワーク
💬 Generativeは生成、Adversarialは敵対的という意味。2014年にIan Goodfellowらが、2つのモデルを競わせる枠組みを提案したよ。