Improved GANの半教師あり学習読んだメモ．ちゃんとは読んでなくてつまみ食いしただけだが． 通常GANのDiscriminatorは訓練データ(True)と生成データ(False)を区別するだけだが， これに訓練データのクラス分類を混ぜる，という話だった．
K個のラベルを分類するのだったら， Discriminatorの出力ユニットとして，
- 訓練データをKクラスに分類（True）
- 生成データをK+1番目のクラスに分類（False)
するようにする． ポイントは，
- 訓練データかつラベルありの場合
- K+1番目に分類されるか否かの誤差と，Kクラス分類の誤差を計算
- 訓練データかつラベルなしの場合
- 通常のGANと同じ．
- K+1番目に分類されるか否かの誤差を計算
- 生成データ（ラベルなし）
- 通常のGANと同じ
- K+1番目に分類されるか否かの誤差を計算
