DCGANについて述べたものとして,最も適切な選択肢を1つ選べ.
① 物体の位置を特定するタスクと識別するタスクを同時に行うことで高速な処理を行う手法である.
② 畳み込み処理を利用した2種類のネットワークを競い合わせて学習することで,新しい画像の生成にも応用可能な手法である.
③ 層を飛び越えた結合を加えて深層になっても勾配が伝播しやすくなる工夫をしたモデルである.
④ 畳み込み層とプーリング層を積層する他,異なるフィルタサイズの畳み込み処理を行うモジュールを用いる.
DCGANについて述べたものとして,最も適切な選択肢を1つ選べ.
① 物体の位置を特定するタスクと識別するタスクを同時に行うことで高速な処理を行う手法である.
② 畳み込み処理を利用した2種類のネットワークを競い合わせて学習することで,新しい画像の生成にも応用可能な手法である.
③ 層を飛び越えた結合を加えて深層になっても勾配が伝播しやすくなる工夫をしたモデルである.
④ 畳み込み層とプーリング層を積層する他,異なるフィルタサイズの畳み込み処理を行うモジュールを用いる.