オートエンコーダとVAEの潜在空間

解説

正解 A

この問題の論点：オートエンコーダとVAEの潜在空間

選択肢ごとの解説

1. A

   適切 正解

   通常のオートエンコーダは、学習データを符号化した点の周り以外が整っておらず、ランダムな値の多くは意味のない領域に当たります。VAEはKL情報量の項で潜在変数の分布を標準正規分布に近づけるため、そこから取り出した値で生成できます。

2. B

   不適切

   VAEでは、z＝μ＋σ×ε（εは標準正規分布に従う乱数）と書き換える再パラメータ化トリックで、乱数を計算の外に出します。これにより、誤差逆伝播法でエンコーダとデコーダを同時に学習できます。

3. C

   不適切

   β＝0ではKL情報量の項がなくなり、潜在変数の分布を標準正規分布に近づける力が働きません。通常のオートエンコーダに近い状態に戻ります。β-VAEは、1より大きいβで潜在変数を解釈しやすくする手法です。

4. D

   不適切

   1層ずつの事前学習は、深いネットワークの学習を安定させるための工夫です。潜在変数の分布を決まった形にそろえる仕組みはないため、ランダムな値から自然な画像を作れる保証はありません。