GANの応用の中でも代表的なpix2pixについてのメモ 下記の記事で勉強していく。 Image to Image Translation Conditional GANがベース U-Netを採用し、入力画像の特徴を維持する 通常のGANのようにノイズを注入するのではなく、dropoutでバリエーションを作り出す。過学習抑制の目的もある？ DによるReal/Fakeの識別に加え、生成画像と正解画像がどれだけ似ているかを表す損失も必要 画像全体に対し、各ピクセルのL
