異なる識別器クラスへの拡張は、結果にどのような影響を与えるか？
異なる識別器クラスへの拡張は、モデルの柔軟性や表現力に大きな影響を与えます。特定の識別器クラスを使用することで、GANモデルがさまざまな種類の関数やパターンを学習しやすくなります。例えば、Lipschitz条件では制約が厳しく、ニューラルネットワークが滑らかで連続的である必要がありました。一方でHölder条件ではこの制約が緩和され、より多様な関数形状に対応可能となります。