Deep learning

GAN(Generative Adversarial Network)

비비이잉 2021. 8. 6. 17:20
반응형

 

 

 

< 판별기 > Discriminator 모델 - Supervised Learning

—> input 데이터가 들어갔을 때 해당 Input 값이 어떤 것인지 Classify 하고 generator 모델은 어떤 latent code(잠재적인 코드)를 가지고 해당 데이터를 가지고 training 데이터가 되도록 학습하는 과정을 말한다.

—> 보통 맞다 아니다의 이진분류를 사용한다.

< 생성기 > Generator 모델 - Unsupervised Learning

—> 데이터가 흩뿌려져있는 것을 보고 이 데이터가 특정 training 데이터가 되도록 스스로 변화하며 학습하는 과정을 말함

—> 생성 모델의 성능이 높아질 수록 분류모델은 어려운 문제를 풀 수 있게 됨

 

와서스테인 로스(Wasserstein loss) 사용

—> 새로운 로스를 사용하는 판별자 D를 비평자 라고 한다.

 

 

반응형

'Deep learning' 카테고리의 다른 글

Class imbalance (class weight, sample weight)  (0) 2021.08.18
SMOTE for imbalanced image dataset  (0) 2021.08.13
Model Performance Measure  (0) 2021.07.23
Imbalanced data  (0) 2021.07.23
Transfer Learning  (0) 2021.07.23