GAN

問題

生成AI利用申請前の確認で、生成器と「GAN（敵対的生成ネットワーク）」の違いを踏まえた説明として最も適切なものを1つ選びなさい。

1. A. 生成器は生成器と識別器を競わせながら生成性能を高めるモデルであり、「GAN（敵対的生成ネットワーク）」はGANで本物らしいデータを作ろうとする側のネットワークである。
2. B. 生成器は第2章では扱われず、試験範囲外の語句である。
3. C. 生成器はGANで本物らしいデータを作ろうとする側のネットワークであり、「GAN（敵対的生成ネットワーク）」は生成器と識別器を競わせながら生成性能を高めるモデルとして区別される。
4. D. 生成器と「GAN（敵対的生成ネットワーク）」は、名称が違うだけで常に同じ意味で使われる。

解説（正解: C）

正解は3です。生成器は「GANで本物らしいデータを作ろうとする側のネットワーク」であり、「GAN（敵対的生成ネットワーク）」とは役割や対象が異なります。比較問題では、2つの用語の定義を入れ替えた選択肢に注意します。選択肢の前半だけが正しくても、後半で別概念を誤って説明していれば不正解になります。第2章では、生成モデルや代表的なモデル名を、仕組みと役割で整理すると判断しやすくなります。誤答を読むときは、語句の一部だけで判断せず、説明全体がその用語の定義と対応しているかを確認しましょう。