GAN (Generative Adversarial Networks)

  GAN

GAN은 생성자(Generator)와 식별자(Discriminator)라는 신경망 2개가 서로 경쟁하면서 학습하는 생성 모델이다. 

 

https://www.kdnuggets.com/2017/01/generative-adversarial-networks-hot-topic-machine-learning.html

 생성자(Generator)는 가짜 데이터를 만드는 모델이다. 식별자를 속이는 데 목적이 있다. 랜덤 노이즈를 입력해 가짜 데이터를 만들어 식별자가 이를 극복하지 못하도록 학습을 진행한다.

 식별자(Discriminator)는 생성자가 만든 가짜를 식별한다는 목적이 있다. 원본 데이터와 생성자가 만든 데이터 모두를 훈련 데이터로 삼아 아주 작은 차이도 식별하도록 훈련한다. 이미지라면 생성자는 어떤 그림의 위작을 만들고 식별자는 위작인지를 감정한다. 생성자는 식별자가 속을 만한 진짜 그림을 그리려고 노력하고 식별자는 가짜 그림임을 알아내려고 노력한다. 이과정에서 점점 원본과 비슷한 그림을 그린다.