cGAN1 [논문정리][GAN] Conditional GAN: Conditional Generative Adversarial Nets *본 내용은 논문의 상세한 분석이 아닌, 간단한 복기용 정리입니다. GAN Architecture 우선 일반 GAN부터 보자면, 목적함수는 다음과 같습니다. 왼쪽 판별자 박스 먼저 보겠습니다. P_data는 원본 데이터의 분포를 의미하는데요. 이 원본 데이터 중에서 한 개의 데이터인 x를 뽑아, D라고 나와있는 판별자에 이 하나의 이미지인 x를 넣습니다. 그럼 Discriminator가 x에 대해 판별을 합니다. 판별자는 진짜 이미지에는 1, 가짜 이미지에는 0을 부여하는데요. 그래서 판별자의 아웃풋은 0에서 1 사이의 확률값으로 나오고, 그것에 log를 취한 것의 기댓값을 구합니다. 오른쪽 생성자에서는 p_z에서 하나의 노이즈 데이터인 z를 뽑습니다. 이 p_z는 정규분포나 Uniform 분포를 주로 .. 2023. 11. 14. 이전 1 다음
