Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用

12.5

 

MNIST DCGAN

の動作

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12.5

 

MNIST DCGAN

の動作

さて、これまでに定義した

MNIST_DCGAN

を実行して訓練を開始しよう。バッチサイズ

256

、エポッ

ク数

10,000

で実行する。

# Initialize MNIST_DCGAN and train

mnist_dcgan = MNIST_DCGAN(X_train_keras)

timer = ElapsedTimer()

mnist_dcgan.train(train_steps=10000, batch_size=256, save_interval=500)

下に、識別ネットワークと敵対的モデルの損失と精度を示す。

0: [D loss: 0.692640, acc: 0.527344] [A loss: 1.297974, acc: 0.000000]

1: [D loss: 0.651119, acc: 0.500000] [A loss: 0.920461, acc: 0.000000]

2: [D loss: 0.735192, acc: 0.500000] [A loss: 1.289153, acc: 0.000000]

3: [D loss: 0.556142, acc: 0.947266] [A loss: 1.218020, acc: 0.000000]

4: [D loss: 0.492492, acc: 0.994141] [A loss: 1.306247, acc: 0.000000] ...