[GAN] Generative Adversarial Networks 개념 정리 / 설명
2020.03.24
GAN은 Gnerative Adversarial Networks의 약자로, Discriminator(판별기)와 Generator(생성기)가 경쟁적으로 대립시켜(Adversarial) 학습을 시키는 신경망을 말합니다. 이전과는 결이 다르기 때문에 엄청난 평가를 받습니다. GAN 모델은 생성모델을 대표하는 것으로 인정받으며, GAN 기반의 다양한 생성모델들이 좋은 성과를 이루고 있습니다. 또한 adversarial하게 학습하는 아이디어는 다양한 분야로 적용되어 고급 딥러닝 기술로 활용되고 있습니다. GAN에서는 단순히 하나를 학습하기보다 경쟁시켜 학습하기 때문에 판별기와 생성기가 함께 성장합니다. 판별기는 이전의 분류모델로, 보통 맞다/아니다의 이진분류를 사용합니다. 예를들어 강아지를 판별하는 모델 (혹은 ..