generative2 [Machine Learning & Deep Learning 공부] GAN 실습 이번엔 전 시간에 배운 GAN 모델을 직접 작성해 보는 실습을 해볼 것이다.그전에 GAN 모델을 만들 때 주의할 점을 먼저 설명하겠다.복습 차원에서 GAN 모델은 두 개의 네트워크를 가지는데 Discriminator(감별자)과 Generator(생성자)이다.Discriminator의 목표는 실제 데이터를 '진짜'(1)로 인식하고 Generator에서 공급되는 가짜 데이터를 '가짜'(0)로 구분하는 것이다.Generator의 목표는 Discriminator가 '진짜'(1)로 인식할 가짜 데이터를 생성하는 것이다.따라서 Discriminator train 시에는 Generator를 constant 하게 freeze 하고, Generator train 시에는 Discriminator를 constant 하게 f.. 2025. 7. 17. [Machine Learning & Deep Learning 공부] GAN 이제 마지막 이론 수업이다.마지막 내용은 GAN이다.길다면 길고, 짧다면 짧게 머신러닝과 딥러닝들을 고루고루 배우는 수업이었다.이렇게 정리하면서 공부를 하니, 머리에도 많이 남고 눈에 볼 수 있는 기록이 생겨 감회가 새롭다. 현재 나는 자대 AI LAB에서 학부연구생을 병행하고 있는데, 여기서 배우는 내용들도 이제 정리해야겠다..!주절주절 그만하고 이제 GAN에 대해서 배워보자!GAN : Generative Adversarial Network(생성형 적대 모델)Computer가 이미지, 인간의 목소리, 악기 소리 등을 실제와 같이 생성해내는 모델위조를 만드는 생성자 Network와 위조를 판별하는 판별자 Network로 구성https://www.thispersondoesnotexist.com이 사이트에서.. 2025. 7. 17. 이전 1 다음
