[GAN] GAN 학습

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[GAN] GAN의 개념

앞에서 GAN은 Generator와 Discriminator를 가지고 있고 이를 훈련하여 실제 이미지와 유사한 이미지를 만들어 낼 수 있다는 것을 알았다.

 

그럼 훈련은 어떻게 하는 것인가?

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GAN 학습

1. 판별기에 실제 데이터를 1이라고 알려준다.
2. 판별기에 가짜 데이터를 0이라고 알려준다.
3. 판별기에 생성기의 결과를 보여주고, 생성기의 결과가 1이여야 한다고 알려준다.

위에 3단계가 GAN의 핵심 훈련 방법이다.

 

좀 더 자세하게 보자면 1단계는 이런 그림이다.

판별기에 실제 데이터를 넣고 결과가 1이 나오게  Discriminator를 학습시키면 된다.

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2단계이다.

생성기로 만들어진 이미지를 넣고 결과가 1이 나오게 Discriminator만 학습합니다.

만약 Generator까지 학습시키면 위조지폐가 걸렸는데 위조지폐범에게 칭찬을 해준 상황이 됩니다.

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3단계이다.

여기서는 Generator를 훈련시킵니다. 생성기는 판별기가 분류할 이미지를 생성하는 역할이며 Discriminator의 결과가 1이 되는 것이 목적입니다.

여기서는 Discriminator를 업데이트 시키지 않습니다. 위와 반대로 이번에는 위조지폐를 구별하지 못한 경찰을 칭찬하는 상황이 됩니다.

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이론으로 배웠지만 실제로 GAN을 학습시키는 것은 까다롭다.

Generator와 Discriminator가 적대적인 관계로 발전하는 과정에서 서로 균형이 잘 맞아야하며 학습이 잘 되고 있는지 판단하는 것이 어렵다