GAN1 GAN 논문 리뷰 Abstract 본 논문에서는 적대적인 관계의 두 네트워크를 동시에 학습해 생성 모델을 추정하는 새로운 프레임워크, Generative Adversarial Network을 제안한다. 여기서 generative model G는 원본 데이터의 분포를 학습하고, discriminative model D는 이미지가 학습 데이터인지 G로부터 만들어진 데이터인지를 구별할 수 있도록 학습이 이루어진다. G와 D는 일종의 minimax 게임을 하며, 어떤 목적 함수가 있을 때 한쪽은 그 식을 최소화하고 다른 한쪽은 최대화하는 방향으로 학습을 진행하는 것이다. G는 D를 속이기 위해, D는 속지 않기 위해 학습을 진행하는데 이런식으로 학습을 완료했을 때 G는 학습 데이터의 분포를 잘 근사하게 된다. 본 논문에서 제안하.. 2023. 8. 9. 이전 1 다음
