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グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第56回 ハイパーパラメーターチューニングの新手法(パート4)

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私が編集支援しているCTC教育サービスのコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第56回 ハイパーパラメーターチューニングの新手法(パート4)」が公開されました。

人気コラムニスト、Google中井悦司氏のコラムです。興味がある方はご覧ください。

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 前回に引き続き、2018年に公開された論文「Population Based Training as a Service」、および、それに関連する2017年の論文「Population Based Training of Neural Networks」を紹介します。今回は、PBTの適用例に加えて、PBTのクラウドサービス化について説明します。

◆GANへのPBTの適用例

 前回は、2つ目の論文「Population Based Training of Neural Networks」から、強化学習に対するPBTの適用例を紹介しました。今回は、同じ論文から、GAN(画像生成)に対する適用例を紹介します。GAN(Generative Adversarial Networks)は、画像生成に用いられるディープラーニングの手法で、画像を生成するGeneratorモデルと、トレーニング用画像とその他の画像を識別するDiscriminatorモデルを同時に学習するという特徴があります。Generatorは、「Discriminatorがトレーニング用画像と(誤って)判定する画像を生成する」ことをゴールとして、Discriminatorは、「Generatorが生成した画像をその他の画像であると正しく判定する」ことをゴールにします。これにより、Generatorは、トレーニング用画像に非常に近い画像が生成できるようになります。

この続きは以下をご覧ください
https://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai2/nakai256.html

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