딥러닝 이해하기_GAN

스파르타 코딩클럽의 딥러닝 이미지 처리 수업을 기반으로 공부한 내용을 정리하고 있습니다.

 

[참고하기 좋은 자료들]

Cartoon GAN 논문

화장하는 인공지능

디즈니 애니메이션 GAN 실습 Colab

GPT-3 활용 사례

 

Generative Adversarial Network (GAN) 

: 서로 적대하는 관계의 2가지 모델(생성모델과 fake인 판별 모델)을 동시에 사용하는 기술이다.

생성모델 : 원본을 바탕으로 이미지를 만듦 (위조지폐범)

판별모델 : 진짜와 가짜를 구분 (경찰)

 

GAN의 작용 원리

* fake data를 만드는 경우

: 최대한 1 즉, 진짜 데이터에 가깝도록 가짜 데이터를 만들어야 한다.

: loss function을 최대한 줄이는 것이 타깃이다.

 

* 진짜모델과 판별 모델(fake data)을 구분해야 하는 경우

: 이의 경우, 판별 모델의 결과값을 0 즉. 가짜로 추론할 수 있도록 만들어야 한다.

/ 반대로 진짜 모델을 1로 추론할 수 있어야 한다.

 

-> 이렇게 두 모델이 대립하면서 발전해 에폭(epoch)이 지날 때마다 랜덤 이미지가 점점 동물을 닮아가는 것을 볼 수 있습니다.