
要約
ランダムにパッチが削除された画像を用いて、敵対的損失を使用したインペイントによる単純な半教師付き学習アプローチを紹介します。これらの画像は、周囲のピクセルに基づいて穴埋めを行うジェネレータに提示されます。インペイントされた画像はその後、それらが実際のもの(変更されていない訓練画像)かどうかを判断するディスクリミネータネットワークに提示されます。このタスクは、ディスクリミネータの標準的な監督学習における正則化項として機能します。当方の手法を使用することで、直接的に大規模なVGGスタイルのネットワークを半教師付き学習で訓練することが可能となります。STL-10およびPASCALデータセットにおいて評価を行い、当方の手法は既存の方法と同等または優れた性能を得ています。