GAN기초, 비용함수

GAN 기초 : 적대적 훈련 생성자와 판별자는 신경망과 같은 미분가능한 함수로 표현된다. 이 신경망은 각자 자신만의 비용함수를 가진다. 판별자의 손실을 사용해 역전파로 두 네트워크를 훈련한다. 판별자는 진짜와 가짜 샘플에 대한 손실을 최소화하려고 노력한다. 반면 생성자는 자신이 생성한 가짜 샘플에 대해 판별자의 손실이 최대화되도록 노력한다. 생성자가 흉내 내려는 샘플의 종류는 훈련 데이터셋으로 결정. 예를 들어, 실제와 같은 고양이 이미지를 만드는 것이 목적이라면 GAN에 고양이 이미지 데이터셋을 주입해야 한다. 조금 더 기술적으로 말하면 생성자의 목적은 훈련 데이터셋의 데이터 분포를 흉내 내는 샘플을 생성하는 것. 컴퓨터 입장에서 보면 이미지는 값을 담은 행렬에 불과하다. 흑백 이미지는 2차원이고 컬러..

2023.08.02