GANアプローチは伝統的手法よりも優れている場合でも、「どんな場面」で非生成的手法（例：Reinhard, Macenko, Khan, Vahadane normalisations） 有利か？
GANアプローチは高度かつ複雑であり一般的に多く の場面で効果を発揮します。しかし、「どん 何種類」という点から考え ようです。
計算資源: 非生成 的 手 法 通常 GAN ア プロー チ よ り 計 算量 ・ 時 間 を 消 費しません 。GPU 制限また CPU のみ 使用時
単純さ: 特定 のタ スク （例 : 基本 的 分析） 高度技術 不 必須
安定 性: GAN 学習不安 定 多く 反復 必須
これら 「何種類」 場合 非生成 的 手 法 最善 解決策 提供しう も知識 心得 彼ら 劣勢 具体事象 対処 方法