識別モデルとはしきべつもでる

識別モデルは、入力データと正解ラベルの関係、つまり「どこに境界線を引けば正しく分類できるか」を学習します。データそのものがどのように生まれるかまでは学ばないため、新しい画像や文章を作り出すことはできません。教師あり学習による分類モデルの多くがこのタイプで、画像認識や迷惑メール判定、需要予測などに使われています。

一方、生成モデルはデータの分布そのものを学ぶため、学習データに似た新しいデータを生み出せます。「見分けるのが識別モデル、作り出すのが生成モデル」と整理しておきましょう。なお、GANの構成要素である識別器（Discriminator）は、本物と偽物を見分けるという意味で識別モデル的な役割を担っています。