G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの応用例 練習問題 第19問: GANとその発展に関する説明として、最も適切なものはどれか。

肢3が正解です。CycleGANの論文（Zhu ほか）は、対になった学習データが無い場合でも、2つの領域の間の画像変換を学習する方法を示し、変換してから元に戻すと元の画像に一致するというサイクル一貫性の損失を加えました。

肢1は誤りで、サイクル一貫性はCycleGANの工夫です。Pix2Pix（Isola ほか）は、対になった画像の組を使う条件付きGANで画像変換を学びます。

肢2は誤りで、DCGAN（Radford ほか）は畳み込みの構造を使ったGANです。

肢4は誤りで、GANの原論文は、データの分布をとらえる生成モデルと、標本が学習データから来たものかを見分ける識別モデルの2つを同時に学習する枠組みを示しました。