ジョージア工科大学とGoogle Brainの研究者らは、敵対的生成ネットワーク「Generative Adversarial Networks（GAN）」の学習プロセスを可視化するインタラクティブ視覚化ツール「GAN Lab」を発表しました。
論文：GAN Lab: Understanding Complex Deep Generative Models using Interactive Visual Experimentation
著者：Minsuk Kahng, Nikhil Thorat, Duen Horng (Polo) Chau, Fernanda B. Viegas, Martin Wattenberg
本論文では、GANを実験し学ぶため、GANの学習プロセスをリアルタイムに可視化する対話型視覚化ツールを提案します。本ツールは、TensorFlow.jsを使用し実装されており、Webブラウザを介して行うことができます。モデルトレーニングからビジュアライゼーションまで、すべてJavaScriptで実装されています。
GANとは、Generator（生成ネットワーク）とDiscriminator（識別ネットワーク）の2つのネットワークにより学習する機械学習アーキテクチャです。生成ネットワークが本物に似せようと生成し、識別ネットワークが偽物（Fake）か本物（Real）かを判別する、これを繰り返し両方のネットワークが自分の仕事に磨きをかけ切磋琢磨することで精度を高めるモデルです。
この学習プロセスを可視化したのがGAN Labで、生成ネットワークの偽物がどんどん本物に近ずいていく様子を分布で確認することができます。また、ユーザはいろんなパラメータを動的に変更することもできます。Webブラウザで今すぐ試せるページはこちら。