6.6.1 生成モデルロードマップ：サンプリング、デコード、レビュー

生成モデルはラベルを予測するだけでなく、新しいサンプルを作ります。実用上の流れは、潜在コードをサンプリングし、デコードし、出力をレビューし、バージョン比較することです。

まず生成フローを見る

概念	最初の意味
latent vector	生成に使うコンパクトな隠れ入力
decoder / generator	潜在コードを出力へ変える
discriminator	GAN で本物か生成物かを判定する
VAE	より滑らかな潜在空間を学ぶ
review	生成結果にも人と指標の確認が必要

小さな decoder を一度動かす

generative_first_loop.py を作り、torch をインストールしてから実行します。

import torch

torch.manual_seed(0)
latent = torch.randn(2, 4)
decoder = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(4, 6), torch.nn.Tanh())
generated = decoder(latent)

print("latent_shape:", tuple(latent.shape))
print("generated_shape:", tuple(generated.shape))
print("value_range:", round(generated.min().item(), 3), round(generated.max().item(), 3))

出力：

latent_shape: (2, 4)
generated_shape: (2, 6)
value_range: -0.863 0.695

これはまだ本物の生成器ではありません。小さな latent vector をより大きな出力へデコードできる、という形の直感を見ています。

この順番で学ぶ

順番	読む	まず見ること
1	6.6.2 GAN	generator、discriminator、敵対的バランス
2	6.6.3 VAE	encoder、decoder、潜在空間

残す証拠

生成レビュー メモを 1 つ残します。

潜在入力

ランダムまたはエンコードされた圧縮ベクトル

デコーダ出力

生成サンプルまたは再構成

レビュー要否

loss だけでは生成品質は証明できない

GAN の焦点

リアリズムと多様性は互いに競合しうる

VAE の焦点

再構成と潜在空間の滑らかさ のトレードオフ

合格ライン

ラベル予測とサンプル生成の違いを説明し、生成結果を盲信せずレビューが必要な理由を言えれば合格です。

確認の考え方と解説

1. 合格レベルの答えでは、tensor、model layer、loss、backward()、optimizer update を1つの学習ループとしてつなげます。
2. 証拠には、動く小さな実験、tensor shape の確認、説明できる loss または validation curve を含めます。
3. shape mismatch、loss が下がらない、過学習、data leakage、Attention/Transformer の data flow を説明できない、といった失敗例を1つ言えればよいです。