conditional GANのラベルの与え方は色々あり、 毎回どうすれば良いかよくわからず迷ってしまう。 githubの実装をみると様々に書かれている。 文献を読むよりも色んな人の実装を漁るほうが知見が貯まるこの頃。 今回はMNISTに対してDRAGANを用いて、 その中でもよく見かける設定を評価してみる。 （DRAGANを用いたのは単に安定しているという理由のみ） 以下の設定のもとでいずれの評価も行った． batchsizeは64 optimizerはAdamを使用（learning rate:1e-4） Generatorの構造は3層(1:FC層, 2:Deconv層, 3:Deconv層)， 出力層の活性化関数はtanhではなくsigmoidを使用 Discriminatorの構造は3層(1:Conv層, 2:Conv層, 3: FC層) BatchNormalization不使用
