[n434] GAN

GAN (Generative Adversarial Networks)

GAN은 생성적 적대 신경망으로 실제와 유사한 데이터를 만들어내는 생성 모델이다. 예를 들어 딥페이크가 있다. GAN은 크게 두 분류로 나뉜다. 생성자(Generator)은 실제와 동일한 데이터를 만들고, 판별자(Discriminator)는 생성된 데이터가 진짜인지 아닌지 판단한다. 

• Generator(생성자)의 목표는 Random noise를 사용해서 Discriminator(판별자)를 속일 수 있는 가짜 이미지를 만들어 내는 것.
• Discriminator(판별자)의 목표는 입력된 이미지가 진짜인지, 가짜인지 잘 분류하는 것.
• GAN의 손실 함수는 Generator(생성자)의 손실과 Discriminator(판별자)의 손실을 모두 고려.
• Discriminator(판별자)의 손실 함수로 가장 적절한 것은 BinaryCrossentropy이다.