wbsb

非常に分かりやすいシェアありがとうございます。  上記のロスについて、ピクセル単位での分類確率の総和(平均)をとることに関してはどう解釈されていますか？ 結局のところ、U-net Dの出力map全体の代表値を算出してしまうことに違和感を感じています。 代表値をとってしまうと、同じロス値に収束するような組み合わせ(U-net Dの出力map)はいっぱいありそうです。 その場合、ピクセルごとの判定結果を正しくGにフィードバックできているのかな、と。 https://github.com/KeisukeShimokawa/papers-challenge/blob/4640c006fdbb29a90841a911897c1b4f7a1d92e3/src/gan/UNetDiscriminator/models/unetgan_32.py#L296-L310