要約
私たちはマルチドメイン画像の同時分布を学習するための結合生成対抗ネットワーク（Coupled Generative Adversarial Network: CoGAN）を提案します。既存の手法とは異なり、異なるドメインの対応する画像のタプルが必要な一方で、CoGANは任意の対応する画像のタプルなしで同時分布を学習することができます。周辺分布からサンプリングされたデータだけを使用して同時分布を学習することが可能となります。これは、ネットワーク容量を制限し、周辺分布の積よりも同時分布の解を好むように重み共有制約を課すことによって達成されます。私たちはCoGANを色と深度画像の同時分布学習や、異なる属性を持つ顔画像の同時分布学習など、いくつかの同時分布学習タスクに適用しました。各タスクにおいて、CoGANは任意の対応する画像のタプルなしで成功裏に同時分布を学習しました。また、ドメイン適応や画像変換への応用も示しています。