GANの基本: 敵対的損失関数

問題:

敵対的生成ネットワーク（GAN）は、生成器（Generator）と識別器（Discriminator）という2つのネットワークを競わせることでデータ生成を行います。標準的なGANにおいて、識別器 D と生成器 G が最適化しようとする価値関数 V(D, G) は、以下の式で表されます。<div class="formula">$ \min_G \max_D V(D, G) = \mathbb{E}_{x \sim p_{data}(x)}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z(z)}[\log(1 - D(G(z)))] $</div>\n\nこのミニマックスゲームにおいて、識別器 D と生成器 G の目的として最も適切な組み合わせを選択してください。

選択肢:

• A: 識別器 D は V(D, G) を最小化し、生成器 G は V(D, G) を最大化する。
• B: 識別器 D は V(D, G) を最大化し、生成器 G は V(D, G) を最小化する。
• C: 識別器 D と生成器 G は両方とも V(D, G) を最大化する。
• D: 識別器 D と生成器 G は両方とも V(D, G) を最小化する。