GAN 구조 개요

생성적 적대 신경망 (GAN)은 두 부분으로 구성됩니다.

• 생성기는 그럴듯한 데이터를 생성하는 방법을 학습합니다. 생성된 인스턴스는 판별자의 음성 학습 예시가 됩니다.
• 분류자는 생성기의 가짜 데이터를 실제 데이터와 구분하는 방법을 학습합니다. 판별자는 그럴듯하지 않은 결과를 생성하는 생성기에 불이익을 줍니다.

학습이 시작되면 생성기는 명백히 가짜 데이터를 생성하고 분류자는 가짜임을 빠르게 파악하는 법을 학습합니다.

학습이 진행될수록 생성자는 판별자를 속일 수 있는 출력을 생성하는 데 가까워집니다.

마지막으로 생성자 학습이 잘 진행되면 구분자는 진짜와 가짜의 차이를 구분하는 능력이 저하됩니다. 가짜 데이터를 실제 데이터로 분류하기 시작하고 정확성이 떨어집니다.

다음은 전체 시스템의 사진입니다.

생성기와 분류자는 모두 신경망입니다. 생성기 출력은 판별기 입력에 직접 연결됩니다. 백프로파게이션을 통해 판별자의 분류는 생성기가 가중치를 업데이트하는 데 사용하는 신호를 제공합니다.

이 시스템의 구성요소를 자세히 설명해 보겠습니다.