Deep Learning | GAN (Generative Adversarial Network)

Generative Adversarial Network

 

오토인코더와 같이 결과물을 생성하는 생성 모델. 

 

대립하는 신경망을 경쟁시켜가며 결과물을 생성하는 것.

 

예를 들면, GAN을 제안한 이안 굿펠로우가 논문에서 아주 적절한 제시를 한다.

위조지폐범(생성자)과 경찰관(구분자)에 대한 이야기로, 

위조지폐범은 경찰을 최대한 속이려고 노력하고, 경찰관은 위조한 지폐를 최대한 감별하려고 노력한다. 

그러면 위조지폐를 만들고 감별하려는 경쟁을 통해 서로의 능력이 발전하게 되고, 

그러다 보면 결국 위조지폐범은 진짜와 거의 구분할 수 없을 정도로 진짜 같은 위조지폐를 만들 수 있게 된다.

 

실제 이미지를 주고 Discriminator에게 이 이미지가 진짜임을 판단하게 한다. 

그 다음 Generator를 통해 임의의 이미지를 만들고 이것을 다시 Discriminator를 통해 진짜 이미지인지를 판단하게 한다. 

 

이렇게 생성자는 구분자를 속여 진짜처럼 보이고, 구분자는 생성자가 만든 이미지를 최대한 가짜라고 구분하도록 훈련하는 것이 GAN의 핵심이다. 

 

서로 경쟁을 통해 결과적으로 실제 이미지와 상당히 비슷한 이미지를 생성할 수 있다.