GAN

1. GAN (Generative Adversarial Networks)

적대적 생성 신경망인 GAN은 Generator와 Discriminator로 이루어져 있고 이 두 가지가 계속 경쟁하면서 학습이 이루어진다.

GAN은 목적함수 V(D,G)를 이용해 minmax problem을 푸는 방식으로 학습하게 된다. 구체적으로 D는 V(D,G)를 최대화하는 방향으로, G는 V(D,G)를 최소화하는 방향으로 학습한다.

• logD(x) 부분 : 진짜를 진짜라고 구분하지 못한 오차
• log(1-D(G(z))) 부분 : 가짜를 가짜라고 구분하지 못한 오차
• z: latent vector(잠재공간의 벡터)

Discriminator의 역할은 Binary Classification이다. 진짜이면 1, 가짜면 0을 부여한다.

Loss Function은 Binary Cross Entropy Loss를 사용한다.

ylog(Pr) - (1-y)log(1-Pr)