GAN, generative adversarial network,생성적 적대 신경망

모델이 특정 데이터 자체(이미지,텍스트)를 생성해낸다.

gan에서는 생성 네트워크와 구분 네트워크 간의 상반되는 objective function으로 인해 적대성이 생기게 된다.

generator - 어떠한 입력 z를 받아 fake data를 생성

discriminator - real data와 fake data를 받아 각각이 실제인지 아닌지 구분

생성자와 구분자가 인공신경망의 형태를 가진 네트워크

GAN의 목적함수

Discriminator함수 >> 값을 최대화 해야함

로그 내부 D(x)값과 1-D(G(x))값이 최대가 되어야 한다.

0≤D(x)≤1이며 로그를 취하므로 최대가 되려면 D(x)는 1, D(G(z))는 0이 되어야 한다.

즉 실제 데이터D(x) = 1 생성된 가짜데이터D(G(z)) = 0가 되어야 한다.

Generator함수 >> 값을 최소화 해야함

생성자의 입장에서는 수식의 뒷부분에만 관여할 수 있다.