GAN 에서 WGAN 으로
요약
GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지나 언어 등 현실 세계의 콘텐츠를 생성하는 데 탁월한 성능을 보여주었지만, 훈련 과정에서 불안정성과 수렴 실패 등의 어려움을 겪는 문제가 있었습니다. WGAN(Wasserstein GAN)은 이러한 기존 GAN의 문제점을 개선하기 위해 제안된 모델로, 특히 Wasserstein 거리를 사용하여 안정적인 학습 환경을 제공합니다.
핵심 포인트
- GAN은 생성기(generator)와 판정기(critic)가 경쟁하며 학습하는 구조를 가진 생성 모델이다.
- GAN의 주요 문제점으로는 훈련 불안정성 및 수렴 실패 등이 있다.
- WGAN은 기존 GAN의 문제를 해결하기 위해 도입되었으며, Wasserstein 거리를 활용하여 안정적인 학습을 가능하게 한다.
[2018-09-30 업데이트: Yoonju 님 덕분에 이 포스팅을 한국어로 번역했습니다!] [2019-04-18 업데이트: 이 포스팅은 arXiv 에서도 확인 가능합니다.] 생성적 적대 신경망 (Generative adversarial network, GAN) 은 이미지, 인간 언어, 음악과 같은 현실 세계의 풍부한 콘텐츠를 복제하는 많은 생성 작업에서 뛰어난 결과를 보여왔습니다. 이는 게임 이론에 영감을 받아 두 모델, 즉 생성기 (generator) 와 판정기 (critic) 가 서로 경쟁하면서 동시에 서로를 더 강력하게 만드는 방식입니다. 그러나 GAN 모델을 훈련하는 것은 상당히 어려운 과제로, 훈련 불안정성이나 수렴 실패와 같은 문제들을 겪고 있습니다.
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