Mode droppingとは？ [深層学習][GAN]
画像のいくつかの表現しにくいモードがGeneratorに無視されてしまうこと。前回の記事で説明したモード崩壊(Mode dropping)と近いGANの失敗原因となる。
モード崩壊と比べて解説記事が少ないため、筆者の推測込みの解説となるが、Mode droppingが起きている場合、画像のいくつかの細かいディティールが無視されてしまうのではないかと考えている。
詳しくは以下の論文を参照
以下論文から抜粋した日本語訳
現実的な設定では、自然画像は本質的にマルチモーダルであるため、Prは通常、非常に多様である。多くの人が、Pgは、おそらくモデル容量の不足または不適切な最適化のために、多様性を減らすことによってPrと異なることを推測している（Arora et al.） これは、しばしば2つの方法の組み合わせで生成モデルに現れます：Prのいくつかの表現しにくいモードがPgによって単に「無視」されるMode dropping、およびPrのいくつかのモードがPgによって単一のモード（おそらく中点に位置）に「平均化」されるMode Collapssingです。理想的な測定法は、この2つの現象に敏感であるべきである。
その他参考
neural network – Difference between mode dropping and mode collapsing in GANs? – Stack Overflow