はじめに
SushiGAN 〜人工知能は寿司を握れるか？〜に触発されて、ラーメン二郎GANを作ってみた。
画像公開用の記事。
ロジックの細かい説明は、GAN(DCGAN)の他の記事を参考にしてください。
GAN(DCGAN)
GANとは、潜在変数と呼ばれるノイズから「本物っぽい」画像などを生成するためのニューラルネットワーク。
画像を生成する「Generator」と画像が本物かどうかを判別する「Discriminator」という2つのニューラルネットワークで構成される。
本物の画像を直接投入して学習させるのは「Discriminator」だけであり、「本物っぽい」画像を生成する「Generator」は本物を知らないのがポイント。
また、各ピクセル情報を独立に学習するのではなく、隣り合うピクセルの関係も含めて学習させるために、畳み込み処理を行うようにしたのがDCGAN。
データセット
画像検索で適当に拾ってきた二郎の画像181枚。（少なっ）
文字が入っていたり、余計なものが色々映り込んでいる画像は除外。
お遊びなので、どん二郎（どん兵衛の二郎版）の画像も紛れ込ませてみた。
結果
ほぼ未学習だとこんな画像。
学習を繰り返すと二郎っぽい画像が！
GIFにしてみました。
おまけ
明らかに過学習を起こしたもの。
ほぼ教師データのコピー。
これじゃ、汎化性ないっすわな。
