GAN(생성모델)

Generative Adversairal Network의 대한 이야기 생성자와 구별자생성자는 구별자를 더 잘 속이도록 학습되어, 실제 데이터와 유사한 가짜 데이터를 생성함. 구별자는 가짜 데이터로부터 실제 데이터를 더 잘 구별하도록 설계한다. 파란식 : 실제 데이터

ch11. Comparison to Other Types of Generative ModelsVAE variational lower bound를 구하여 학습하는 방식 단점: 여러 데이터들을 샘플링시에 한계가 있음.장점:FVBN 데이터의 가능성을 명확하게 구할 수 있는

오늘은 GAN 학습시의 tips들을 요약해보는 시간입니다. 이미지의 경우 픽셀의 값이 0 ~ 255의 값이므로, -1과 1사이의 normalize가 좋은 성능을 나타내고 있다. 보통 하이퍼볼릭 탄젠트loss func을 $(생성자의 loss) = (1 - 판별자의 los