– GANのdiscriminatorはconstant outputに収束しがち • 結果として,どんなinputを入力しても,D=0.5を出しがち – GANは最初の方にどのような学習をしていたかを記憶していない – 提案手法はdiscriminatorはサンプルがtraining dataから来たものなのか,それ ともこれまでのgeneratorのいずれかから来たものなのかを判定する • GANのdiscriminatorはサンプルがtrainingか今現在のgeneratorから来たものなのか を判定する • 結果として,GANのdiscriminatorはtrivialな判別器を作ってしまいがちだが,提 案手法はこれを避けられる