GAN(Generative Adversarial Network)의 작동 원리

GAN(Generative Adversarial Network)의 작동 원리

GAN은 생성 모델 중 하나로, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 구조를 갖추고 있다.

1. 생성자(Generator):

   - 생성자는 랜덤한 노이즈 벡터나 다른 형태의 입력을 받아 실제와 같은 데이터를 생성한다.
   - 초기에는 생성된 데이터가 현실적이지 않아 판별자가 이를 쉽게 식별할 수 있다.

2. 판별자(Discriminator):

   - 판별자는 실제 데이터와 생성자가 만들어낸 가짜 데이터를 구분하는 역할을 한다.
   - 초기에는 판별자가 실제와 가짜를 구별하는 능력이 뚜렷하지만, 학습이 진행되면 생성자가 더 현실적인 데이터를 만들어내어 판별이 어려워진다.

3. Adversarial Process (적대적 학습):

   - 생성자와 판별자는 적대적인 관계에서 학습한다. 생성자는 판별자를 속이기 위해 실제와 유사한 데이터를 생성하고, 판별자는 더 정교한 판별 능력을 개발해 생성자를 속이지 않게 한다.
   - 이러한 경쟁적인 과정을 통해 두 신경망은 서로 발전하게 되어 최종적으로 생성자는 실제와 거의 구분이 안 가는 데이터를 생성하게 된다.

4. 학습의 균형 찾기:

   - GAN은 생성자와 판별자 간의 균형을 찾는 것이 중요하다. 생성자가 너무 강력하면 판별자가 실제와 가짜를 구별하기 어렵고, 판별자가 너무 강력하면 생성자가 학습이 어려워진다.

5. 최적화와 학습 종료:

   - GAN은 생성자와 판별자 간의 손실 함수를 최적화하며 학습한다. 이 과정은 두 신경망이 안정적인 상태에 도달할 때까지 반복된다.
   - 학습이 종료되면 생성자는 실제와 구별이 어려운 데이터를 생성할 수 있게 되며, 판별자는 생성된 데이터와 실제 데이터를 거의 구별하지 못하게 된다.

GAN은 다양한 분야에서 이미지 생성, 스타일 변환, 데이터 증강, 이미지 해상도 향상 등에 활용되며, 그러나 학습의 불안정성과 모델 평가의 어려움 등이 여전히 연구 과제로 남아있다.