ジェネラティブ・アドバーザリアル・ネットワークのスペクトル正規化

生成敵対ネットワーク（Generative Adversarial Networks, GANs）の研究における課題の一つは、その学習の不安定性である。本論文では、識別器の学習を安定させる新たな重み正規化技術としてスペクトル正規化（Spectral Normalization）を提案する。当該新しい正規化技術は計算負荷が低く、既存の実装に容易に組み込むことができる。CIFAR10、STL-10、ILSVRC2012データセットを用いてスペクトル正規化の効果を検証し、実験的に確認した結果、スペクトル正規化されたGANs（SN-GANs）は従来の学習安定化技術と比較して同等または優れた品質の画像を生成することが可能である。