敵対的生成ネットワーク（GAN）とは？

敵対的生成ネットワーク（GAN）の意味

本物そっくりのデータを作る生成器と、本物か作り物かを見分ける識別器の2つを競わせて学習させる仕組み。識別器に見破られないよう生成器が改善し、識別器も見破る力を高める。この繰り返しで生成物の品質が上がっていく。

敵対的生成ネットワーク（GAN）の具体例

実在しない人物の顔写真や、学習データが不足している不良品画像の水増しに使われる。検査装置の学習で不良品の実物が少ないとき、生成した不良画像を加えることで、判別の精度を引き上げる用途がある。

敵対的生成ネットワーク（GAN）は試験でどう引っ掛けられる？

2つのモデルが協調するのではなく、対立させる点が名前の由来。正解ラベルを人が大量に付ける方式とは学習のさせ方が異なる。作られた画像や音声が偽情報に悪用される点も、あわせて問われやすい。

敵対的生成ネットワーク（GAN）と関連する用語

• 生成AI・AIの活用と倫理
• 機械学習とディープラーニング
• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）