前回まではConvolutional Neural Networks（CNN）をやっていましたが、GANが気になるのでそちらのコースも受講してみました。CNNのほうはもう少し復習する必要があるのですが、このへんになるとどれも難しいので、とりあえず一番興味あるGANを先回りしてやってみようという感じです。
このUdemyのGANコースでは、前半にオートエンコーダーを学びます。前回のConvolutional Neural Networks（CNN）では元画像を畳み込んで圧縮したりフィルターをかけていましたが、畳み込みはせずにニューラルネットでエンコードすることを実験し、最終的にはエンコードされた画像を再現するようなデコード技術を学びます。画像補間処理のようなものですが、混合ガウス分布というまたもや数学的に難しい内容がでてきます。このあたりの処理になると、確率分布や乱数を使って複雑な方法で画像再現していくようです。一回見ただけではなかなか理解できないので、現在も復習中です。実際のところは、scikit-leranなどのライブラリにはGaussian Mixture modelsの関数が用意されているので、複雑な計算をせずに済みます。ただし、パラメータやどのような特性があるかはある程度理解しておく必要があります。
今回のコースはかなり複雑なことをしているせいか、数学的な説明も多いという感じです。しかも画像メインなので、簡単なサンプルコードであっても出力が終わるまでかなり時間がかかります。
これは最初のオートエンコーダーのサンプルで、一層の隠れ層でReLU、シグモイドで出力という簡単なものです。元画像を参照して再現出力するのでほぼ同じ結果。そのため面白くないけれども、簡単なオートエンコーダーをコーディングする練習になるのでいいかもしれません。
次はVariational Autoencoder（VAE） です。エンコードした後に確率分布を使ってデコードするという技術のようです。KLダイバージェンスという二つの確率分布の違いを測る式を用いて、その差を縮めるような計算をしていくようです。仕組み的には段々抽象的になってきているので、もう少し勉強しなおしたほうがよさそうです。ただ、収束させにくい式をこういった収束可能な式に置き換えて何とか計算可能にしている数学的な工夫が面白いです。当然、数学に詳しくないとこのような発想すら思い浮かびません。
理屈で考えるとかなり難しいのですが、どうやって少ない情報から大きな情報へと再現していくのかというのは徐々に分かってきました。しかしながら、この辺のレベルになると一つ一つがかなり難しい。
そして、いよいよ二つのニューラルネットを切磋琢磨させるかのように使うGANsです。今回は最初にMNIST（手書き数字）で試したあと、画像生成のサンプルでよく見かけるCeleb顔画像を使ってGANを試してみました。このCeleb顔のデータセットがでかすぎる。元画像は一枚178x218pxあり、それがなんと202600枚もあります。
このUdemyのGANコースでは、前半にオートエンコーダーを学びます。前回のConvolutional Neural Networks（CNN）では元画像を畳み込んで圧縮したりフィルターをかけていましたが、畳み込みはせずにニューラルネットでエンコードすることを実験し、最終的にはエンコードされた画像を再現するようなデコード技術を学びます。画像補間処理のようなものですが、混合ガウス分布というまたもや数学的に難しい内容がでてきます。このあたりの処理になると、確率分布や乱数を使って複雑な方法で画像再現していくようです。一回見ただけではなかなか理解できないので、現在も復習中です。実際のところは、scikit-leranなどのライブラリにはGaussian Mixture modelsの関数が用意されているので、複雑な計算をせずに済みます。ただし、パラメータやどのような特性があるかはある程度理解しておく必要があります。
今回のコースはかなり複雑なことをしているせいか、数学的な説明も多いという感じです。しかも画像メインなので、簡単なサンプルコードであっても出力が終わるまでかなり時間がかかります。
次はVariational Autoencoder（VAE） です。エンコードした後に確率分布を使ってデコードするという技術のようです。KLダイバージェンスという二つの確率分布の違いを測る式を用いて、その差を縮めるような計算をしていくようです。仕組み的には段々抽象的になってきているので、もう少し勉強しなおしたほうがよさそうです。ただ、収束させにくい式をこういった収束可能な式に置き換えて何とか計算可能にしている数学的な工夫が面白いです。当然、数学に詳しくないとこのような発想すら思い浮かびません。
そして、いよいよ二つのニューラルネットを切磋琢磨させるかのように使うGANsです。今回は最初にMNIST（手書き数字）で試したあと、画像生成のサンプルでよく見かけるCeleb顔画像を使ってGANを試してみました。このCeleb顔のデータセットがでかすぎる。元画像は一枚178x218pxあり、それがなんと202600枚もあります。
こんな感じで解凍すると、このナンバリングが202600まで続きます。合計で1.78GB。
この178x218pxの画像を64x64pxに切り取って、それをサンプルにします。202600枚あるので、もちろんすべてプログラミング上で自動処理です。
そして、いざGANのサンプルコードをランさせると、50イテレーションごとに一枚生成し約15〜18秒かかります。出力中にYoutubeなど見ていると演算が遅くなったりします。ミニバッチ学習をさせているので、合計で1epoch3165回。これで終わりなのかと思ったら、2epochあるので合計6330回です。計算中も次々画像が出てきます。途中でやめようかと思いましたが、ためしに最後までやってみようと、そのままつけっぱなしで次の日をむかえてもまだまだやっていました。
結局、ここにあるように104804秒（約29時間）かかりました。せいぜい数時間かと思っていたら、1日以上かかったということです。強力なGPUマシンが欲しくなる気持ちが分かります。10〜20倍くらい早くなるそうです。
50回目：まだ始まったばかりなのではっきりしていません。50回ごとに、このような画像が一枚出力されます。
200回目、少し色が濃くなってきました。メリハリがでてきた感じ。
1100回目、それっぽくなってきました。
3000回目、かなり良くなってきたものと、まだ変なものもいくつかあります。特に気になるのが赤い顔の人たち。おそらく約20万枚あるうち何枚かが赤い画像だったのかもしれません。
4500回目、よくみると変なのもありますが、それぞれ固有の色味がでてきたような感じです。人種も様々。
6300回目（最後：127枚目）、もうそれほど完成度があがると言う感じではなさそうですが、平均的な顔というよりはきちんと個性が見て取れるような気もします。合成しているうちに全部似てくるときもあるようですが、今回の場合はそんなことはなさそうです。しかし、よく見ると変なのもまだあります。特に左端の下から3番目は、右向きと左向きの顔が合成されたためか、中央だけ細く存在しています。
見比べると確かに向上しているような気もしますが、やや絵画っぽい作風にも見えます。この出力結果が面白いかどうかというよりも、GANの特長である二つのニューラルネットが互いに競い合うことで生成されるアルゴリズムの仕組みが面白いです。この手の画像生成の技術は次々と新しいのがでているので日々見逃せないという感じです（The GAN Zoo）。
ということで、目標としていた画像生成であるGANのサンプルを試すことができたのですが、単にサンプルを動かしただけなので、これで終わりというわけではありません。ここから、自力でコーディングできるようになるために、かなり難しい理論なども乗り越えながら勉強していく感じです。それにしても、それぞれいろんなアルゴリズムがあって、かなり面白い世界だと思います。ものの考え方もけっこう変わりそうです。
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