論文の概要: Use Classifier as Generator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09210v1
• Date: Sat, 10 Sep 2022 18:46:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 17:31:37.121862
• Title: Use Classifier as Generator
• Title（参考訳）: ジェネレータとしての利用分類器
• Authors: Haoyang Li
• Abstract要約: 本稿では,通常訓練された分類器を直接使用して画像を生成する簡単な手法を提案する。 提案手法をMNISTで評価し, 実験により, 品質に限界のある人間の目に対して認識可能な結果が得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8238126600316185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Image recognition/classification is a widely studied problem, but its reverse problem, image generation, has drawn much less attention until recently. But the vast majority of current methods for image generation require training/retraining a classifier and/or a generator with certain constraints, which can be hard to achieve. In this paper, we propose a simple approach to directly use a normally trained classifier to generate images. We evaluate our method on MNIST and show that it produces recognizable results for human eyes with limited quality with experiments.
• Abstract（参考訳）: 画像認識/分類は広く研究されている問題であるが、その逆問題である画像生成は近年まで注目されていない。 しかし、現在の画像生成のほとんどの方法は、特定の制約のある分類器やジェネレータを訓練/再訓練する必要がある。 本稿では,通常訓練された分類器を用いて画像を生成するための簡易な手法を提案する。 提案手法をMNISTで評価し,実験により人間の目に対する認識可能な結果が得られた。

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