GAN 모델에서 손실함수 분석

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한글제목(Korean Title)	GAN 모델에서 손실함수 분석
영문제목(English Title)	A Study on the Loss Functions of GAN Models
저자(Author)	이초연 박지수 손진곤 Cho-Youn Lee JiSu Park Jin Gon Shon
원문수록처(Citation)	VOL 26 NO. 02 PP. 0942 ~ 0945 (2019. 11)
한글내용 (Korean Abstract)	현재 딥러닝은 컴퓨터 분야에서 이미지 처리 방법으로 활용도가 높아지면서 딥러닝 모델 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 중에서 이미지 생성모델은 대표적으로 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망) 모델을 활용하고 있다. GAN은 생성기 네트워크와 판별기 네트워크를 이용하여 진짜 같은 이미지를 생성한다. 생성된 이미지는 실제 이미지와의 오차를 최소화해야 하며 이때 사용하는 함수를 손실함수라고 한다. GAN에서 손실함수는 이미지를 생성하는 학습이 불안정하여 이미지 품질이 떨어지는 문제가 있다. 개선된 GAN 관련 연구가 진행되고 있지만 완전한 문제 해결에는 부족하다. 본 논문은 7개의 GAN 모델에서 사용하는 손실함수를 분류하고 특징을 분석한다.
영문내용 (English Abstract)
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