株式会社 古川

ニューラルネットワークを用いた 画像生成技術・教師なし特徴量学習

UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL

GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS(Alec Radford & Luke Metz et al. 2015)

Nextremer Inc.

注意事項

・資料の信憑性などについて責任を負いません

・何か著作権上の問題やその他のご指摘があればご連絡ください If you have any problem, let me know. tomohiro.furukawa (atmark) nextremer.com

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構成・Generative Adversarial Networks 　　　　　　　　　　　　　　(GAN) ・Deep Convolutional GAN

・実験結果・考察

・実装例　

・まとめ

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Generative Adversarial Networks２つのニューラルネットを戦わせる

ランダム ベクトル

認識・生成を交互に学習し精度向上

本物の 画像

生成 画像

Discriminator(正確に識別したい)

Generator(本物に近く生成したい)

画像が 本物か偽物か 識別

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Generative Adversarial Networks

(“Generative Adversarial Nets”, 2014, Ian J. Goodfellow et al より引用)

＋

生成画像

G生成ネットは関数を小さくするように学習識別関数＝D識別ネットが正しい識別を行う度合い

生成画像が本物である確率

本物の画像が本物である確率

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Generative Adversarial Networks

(“Generative Adversarial Nets”, 2014, Ian J. Goodfellow et al より引用)

k回識別ネット、1回生成ネットの学習を繰り返す

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Laplacian Generative Adversarial Networks

(“Generative Adversarial Nets”, 2014, Ian J. Goodfellow et al より引用)

画像を周波数ごとに分けて識別・生成させるGAN

＜画像の周波数＞

明るさの変化の周期を波としてとらえる

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Laplacian Generative Adversarial Networks

(“Generative Adversarial Nets”, 2014, Ian J. Goodfellow et al より引用)

画像を周波数ごとに分けて識別・生成させるGAN

Laplacian Pyramidの詳細については “The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code” 1983 P.J.Burt et al. を参照のこと

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Deep Convolutional GAN特別な構造を持ったGenerative Adversarial Nets・プーリング層を畳み込み層に置き換え 　生成ネットではfractionally-strided畳み込み層

・batch normalizationを行う 　（バッチ単位で各層への入力を正規化）

・全結合層を排除

・活性化関数をReluとする（最終層のみTanh）

・識別ネットでは全層にてLeakyReLUを使用

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Deep Convolutional GAN＜fractionally-stridedとは＞他の論文のdeconvolutionと同義だと思われる1.逆プーリング

2.畳み込み

p qr s

p q

r s

000

000

000

000

p q

r s

000

000

000

000

０で埋める

h12h11 h13h22h21 h23h32h31 h33

✖ ✖ チャネル数

フィルタ

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Deep Convolutional GAN

(“Empirical Evaluation of Rectified Activations in Convolution Network”, 2015, Bing Xu et al より引用)

＜Leaky Reluとは＞

通常のReluと異なり ０以下の場合に 勾配をつけて処理

本論文の勾配は0.2

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Deep Convolutional GAN

・入力は100要素のランダムベクトル ・４つのfractionally-strided convolution層 ・64 x 64ピクセルの画像を生成

LSUNデータセットに使われた生成ネットワーク

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実験結果　

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識別ネットを特徴抽出器とした分類精度検証　

ImagenetデータセットでDCGANを訓練したにもかかわらず Cifar10データセットに対して他の分類手法と比較して高精度

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画像生成結果

・ノイズが見られることから過学習ではないと言える （画像をそのまま記憶はしていない）

５エポック学習後、生成されたベッドルームの画像

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識別ネットワークのback propagation

Reluの順伝播＜guided backpropagation＞

back propagation

deconvnet

guided backpropagation

順伝播で マイナスの要素を ゼロにするマイナスの要素を ゼロにする

上記を両方行う

(“STRIVING FOR SIMPLICITY: THE ALL CONVOLUTIONAL NET”, 2014, Springenberg et al より引用)

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・学習済み識別ネットワークでは ベッドの特徴を捉えていることがわかる

学習なしフィルタ　　学習済みフィルタ識別ネットワークのback propagation

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窓なしベッドルーム画像の生成

1. 窓のある画像とない画像を生成 2. 生成ネットワークの出力から 　どのユニットが窓に関するものかを判別 3. 窓に関するユニットを排除して、窓のない画像を生成

元画像

窓なし 生成画像

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画像の足し算・引き算

メガネの男性 男性 女性 メガネの女性

生成ネットワークに投入する Zベクトルを足し算・引き算

１つのベクトルだけでは 出力結果が不安定になるので

３つを平均している

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実装　

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Githubソースコードhttps://github.com/Newmu/dcgan_code

tensorflow版を使用Mac OSXにてtheano, tensorflow, chainerを 入れようと試したがうまくいかなかった

OS : Ubuntu Tensorflow 0.6.0は 　CUDA : 7.0かつ、cuDNNv2でなければならない

＜実行環境＞

theano…cuDNNとの連携ができない chainer…cupyがimportできない　など

（学習パラメータは元コードから変更なし）

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データ画像と結果＜花＞　約1350枚 x 水増し20=27200枚を入力

（データの水増し＝彩度変更・回転などで画像枚数を増幅）

８エポック後の 生成画像

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まとめ

・Deep Convolutional GANという 　特定の構造を持ったGANによって 　従来よりノイズの少ない画像生成に成功

・画像生成の元ベクトルzから 　画像の意味を表現でき演算が可能

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会社紹介

社員数　15名　設立　2012年10月 事業内容　人工知能テクノロジーを 　　　　　取り入れた対話システムの開発 開発技術　自然言語処理・画像認識

PR用対話ロボット 　A.I.Samurai

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