2023-01-04 AI입문_13

0. 실습

 

30-train-dcgan-mnist.ipynb

0.02MB

 

---

1. GAN

 

GAN(Generative Adversarial Network을 약자다.

• 장점
  : 통계적 추론에 의한 대체함수 미사용
  : 신경망, CNN 사용
  : 경사하강법 사용(상대적으로 적은 시간)

 

좋은 성능에 힘입어 최근에 많이 사용되고 있다.

 

GAN은 게임이론을 적용한 Incremental 개선을 기본 원리로 한다.

무슨 말이냐;;

 

밑에서 천천히 설명하겠다.

 

---

가. 생성 모델 (Generative model)

 

훈련 데이터를 사용해서 해당 클래스의 표본 자체를 출력(생성)하는 모델.

 

예를 들어 고양이 사진을 데이터로 투입하면 생성모델은 학습을 통해서 “고양이 같은 사진”을 만들어 낸다.

 

---

나. 변별 모델 (Discriminative model)

 

학습을 통해서 주어진 입력이 무엇에 해당하는지 판별한다.

 

고양이와 개를 구분하도록 학습시킨 모델이 여기에 해당하겠다.

 

---

다. GAN 구조

 

GAN은 G와 D로 이루어진 2-player 구조를 채택했다.

 

쉽게 설명하자면 위작을 그리는 범죄자와 이를 쫓는 경찰의 쫓고 쫓기는 싸움이다.

 

범죄자(생성 모델)와 경찰(변별 모델)이 서로 경쟁하면서 생성, 변별 능력이 향상된다.

 

궁극적으로 사람의 지적능력으로도 구분하기 힘든 진짜같은 가짜를 생성하는 것이 목적이다.

 

---

라. GAN 학습 과정

 

 

---