GAN (Generative Adversarial Network)
GAN (Generative Adversarial Network)은 Generator와 Discriminator의 경쟁적인 학습을 통해 Data의 Distribution을 추정하는 알고리즘입니다.
G와 D의 주요 쟁점
- D는 자기가 Real Image를 받았을 때 1을 출력하고, Fake Image를 받았을 때는 0을 출력하기를 원한다.
- G는 자기가 만든 Fake Image를 D가 받았을 때 1을 출력하기를 원한다.
출처
관련 문서
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