直感DeepLearning Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ
Antonio Gulli 著 2018年 オライリー・ジャパン
前回に引き続き、今回は４章のGANのうち手書き文字生成。GAN（generative adversarial network）は、本物そっくりの画像をAIが学習して作れるようになるというもので、ブログ筆者が最終的にやりたいことからは離れているがやってみた。GANの応用で、最新では実在しない人物画像等を作れてしまう。もはや写真があってもそれが本物なのか分からない時代になりつつある。
サンプルプログラムはこちらも正常に動いた。テキスト記載通り、GITでkeras-adversarialというライブラリを追加する。また、こちらも訳注通り、kerasバージョンを2.1.2にしないと動かなかった。インストールしていたのは2.2.4だったので、pipで2.1.2に落とした。anacondaを使っているが、kerasはcondaでは駄目でpipでした。この本は、内容が高度だがちゃんと確実に動くところが素晴らしい。
デフォルトでは１００エポックだが、１エポックに私の環境では３時間かかる。手違いで途中で終わってしまったが、数エポックから先はあまり違いがみられないようだ。
本書ではCIPHERでカラー画像を学習するものも紹介されているが、こちらはそれこそ９０エポックぐらいしないと駄目らしいので諦める。
