健康維持のための良い習慣はたくさんありますが、その筆頭である（と信じている）お散歩習慣をここ一週間ほどで始めてみました。
朝起きて顔を洗って。
朝ごはんを食べる前にお散歩に。
45分ほどさくさく歩いて、汗を流して朝ごはんを食べる。
ご飯を食べる前の運動なので、お腹も痛くならないし脂肪燃焼も促進されるしで良いことづくめです。
この散歩習慣を始めた理由はいくつかあるのですが、そのうちの一つが、最近少し体重が増えてしまったことです。
なぜか止まらない食欲。
我慢しようと思うのですが、明らかに一食で食べる量が増えてしまいました。
食べる量が増えれば体重が増えるのも当然です。
自分の食べる量と体重の関係性についてデータを取る必要すらありません。
食欲が我慢できないのなら、せめて運動をしよう！
そして始めたのが朝のお散歩週間でした。
ただ、悲しいことに現時点ではお散歩の成果は出ておらず、食欲が連戦連勝しています。
これから成果が出ることを信じて歩き続けるしかありません。
ところでお散歩と食欲のように、相反するものを組み合わせた機械学習モデルがあります。
2014年に発表された敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network）、通称GANという手法です。
データを生成する機構と、そのデータが作られたか否かを判別する機構を組み合わせた機械学習モデルで、お互いがお互いを騙そうと「敵対的」に働くモデルとなっています。
非常に有用な手法であり、2025年現在でも、その手法を援用した多くの手法が提案されています。
ざっと調べただけでも動画生成や、画像とテキストを組み合わせた研究で用いられていました。
いろいろな手法が発表されてはブームが去ってしまう昨今の機械学習領域において、10年以上新しい研究に発展されている手法はそれほど多くはありません。
しかもこの手法は、それ自体が活用されるだけではなく、敵対的に複数のモデルを活用する、という点だけでも多くの手法に適用されています。
有効なモデルを提案するだけでなく、魅力的な考え方も提案する。
そんな提案ができたら、学術・ビジネス共に大きな貢献ができそうです。
P.S.
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