Day_14. GAN 학습

GAN의 생성 방법 알고리즘 소개

G의 입장
=산출물이 1에 가까워야 한다
=오류율이 Min 에 가까워야 한다
=50% 정도면 사람들은


G의 학습
=D는 고정시킨다
=Weight 와 Bias는 학습하지 않는다
=진짜 확률이 0에 가까운 시기(기울기가 완만해 지는)가 있기 때문에 빠르게 탈출하는 방안이 필요하다

Dc gan
=Deep Convolution GAN
=CNN과 흐름이 반대로 진행

LSGAN
=손실함수에 Mean Square error 를 사용한다


Semi-supervised gan
=one Hot Vector 로 생성된 숫자에 대한 표시를 한다(이미지에 꼬리표를 단다)


ACGAN
=Semi-supervised GAN 처럼 동작


Cycle GAN
=진짜 이미지를 입력하고 가짜 이미지를 생성하는 것