β-VAE
VAEの誤差関数のKLダイバージェンスの項に、係数 β（1より大きい値）をかけて、潜在変数の各次元が独立した意味を持つように学習しやすくした手法として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
スパースオートエンコーダ
- B
デノイジングオートエンコーダ
- C
β-VAE
- D
GAN
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正解：C
β-VAEは、KLの項の重みを大きくして、潜在変数の各次元が独立した意味を持つ表現を学びやすくする。
| 用語 | 内容 |
|---|---|
| スパースオートエンコーダ | 潜在表現がほとんど0になるように制約をかける |
| VAEの誤差関数 | 再構成の誤差 + 潜在分布と標準正規分布のKLダイバージェンス |
| β-VAE | KLの項にβを掛けて強め、もつれの少ない表現を学習する |
- A
誤り。隠れ層の活性を疎にする。
- B
誤り。ノイズを加えた入力から復元する。
- C
正しい。もつれの少ない（独立した）表現を得やすいとされる。
- D
誤り。生成器と識別器を競わせる。
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