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(q,p)-Wasserstein GANsにおける基底距離の比較

((q,p)-Wasserstein GANs: Comparing Ground Metrics for Wasserstein GANs)

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田中専務

拓海先生、最近若手から「Wasserstein GANが良いらしい」と聞きまして。要するに画像生成の精度が上がるって話ですか？でもどこに投資すれば効果が出るのか判断できなくて。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理していきましょう。まず結論だけお伝えすると、この論文は「生成モデルの品質を測る基準（距離）の中身を変えると学習結果が変わる」ことを示しており、投資先の選定に具体的な示唆を与えますよ。

田中専務

距離の中身、ですか。私にはピンと来ません。距離って測るものじゃないんですか？

AIメンター拓海

良い質問ですよ。身近な比喩で言えば、顧客満足を測る指標が売上だけかNPSも含めるかで評価が変わるのと同じです。ここでは

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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