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GAN을 설명하기 앞서 Supervised Learning과 Unsupervised Learning에 대해서 간략하게 다루고 넘어가자. Supervised Learning은 input으로 image가 들어오면 Discriminative Model이 해당 image를 분류하는 것을 학습한다. 여자와 남자의 image가 들어오면 해당 image가 남자인지, 여자인지 구별해 표시해주는 역할을 한다. Unsupervised Learning은 Generative Model을 예로 들 수 있다. 해당 model은 Latent code가 주어졌을 때 이에 맞게 image를 생성하는 것이며, Generative Model은 training data의 distribution 을 학습한다. 간단한 Probability D..

GAN Generative Adversarial Networks(GAN)은 Vision 분야를 접해본 사람이라면 한 번쯤은 들어봤을 단어이다. GAN을 한국어로 번역하면 '대립쌍(Adversarial) 구조를 사용하는 생성모델'이라고 할 수 있다. 말그대로 서로 다른 대립쌍 Generator와 Discriminator를 만들어낸다. Generator(생성자)는 새로운 데이터를 계속해서 생성하고, Discriminator(구분자)는 생성된 데이터가 진짜인지 가짜인지 계속해서 구별한다. 굿펠로우에서는 Generator를 위조 지폐범, Discriminator를 위조지폐를 구분하는 경찰에 비유했다. Generator는 Random noise를 받아서 Traning set과 비슷한 데이터를 생성해 Discrim..