G検定（JDLA） 練習問題 17：GAN（敵対的生成ネットワーク）
敵対的生成ネットワーク（GAN：Generative Adversarial Network）について、正しいものはどれか。
- 生成器と識別器という2つのネットワークが競い合うように学習する手法である
- 生成器のみで構成され、識別器を必要としないモデルである
- 教師データのラベルを人手で厳密に付与しなければ学習が成立しない教師あり学習の手法である
- 画像分類タスクに特化しており、画像生成には利用できない
- 学習が非常に安定しており、モード崩壊（Mode Collapse）などの問題は発生しない
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正解：生成器と識別器という2つのネットワークが競い合うように学習する手法である
GANは生成器と識別器という2つのネットワークを敵対的に学習させることで、データ生成の精度を高めていく手法である。
【正解の理由】
生成器は本物らしいデータを作り出そうとし、識別器はそれが本物か生成物かを見分けようとする。この2つが互角に競い合うことで、生成器は徐々に本物に近いデータを生成できるようになる。この仕組みが敵対的生成ネットワークの中核である。
【不正解の理由】
• 「生成器のみで構成され、識別器を必要としない」は誤りで、GANは生成器と識別器の2つのネットワークから構成される
• 「教師データのラベルを人手で厳密に付与しなければ学習が成立しない教師あり学習」は誤りで、GANは基本的にラベル付けを必要としない生成モデルの枠組みである
• 「画像分類タスクに特化しており、画像生成には利用できない」は誤りで、GANは画像生成をはじめとするデータ生成タスクに広く利用される
• 「学習が非常に安定しており、モード崩壊などの問題は発生しない」は誤りで、GANは学習が不安定になりやすく、生成器が多様性を失うモード崩壊（＝生成されるデータのパターンが限定的になってしまう現象）が知られている