ㅁ 주요 문제

ㅇ 정의:
생성모델 GANs에서 발생하는 주요 문제를 다루며, Generator와 관련된 이슈를 포함.

ㅇ 특징:
– GANs의 학습 과정에서 Generator는 Discriminator와 경쟁적으로 학습.
– Generator가 제대로 학습되지 않을 경우, 생성된 데이터 품질이 저하됨.

ㅇ 적합한 경우:
– 생성된 데이터의 품질을 높이기 위해 Generator의 학습 상태를 점검할 때.
– Discriminator와 Generator의 균형 학습이 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– Generator와 Discriminator의 역할을 혼동하는 경우.
– Generator의 학습 실패 원인을 단순히 Discriminator의 성능 문제로 간주하는 오류.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Generator는 Discriminator를 속이기 위해 학습한다.
– X: Generator는 데이터를 판별한다.

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1. Generator

ㅇ 정의:
GANs에서 데이터를 생성하는 모델로, Discriminator를 속이기 위해 학습.

ㅇ 특징:
– 랜덤 노이즈 벡터를 입력으로 받아 데이터를 생성.
– Discriminator의 피드백을 통해 점진적으로 개선.

ㅇ 적합한 경우:
– 새로운 데이터를 생성하거나 기존 데이터의 변형을 생성할 때.
– 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터 유형에 활용 가능.

ㅇ 시험 함정:
– Generator가 단독으로 높은 품질의 데이터를 생성할 수 있다고 착각.
– Discriminator의 역할 없이 Generator가 독립적으로 학습한다고 오해.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Generator는 랜덤 노이즈를 입력으로 받아 데이터를 생성한다.
– X: Generator는 Discriminator의 역할을 대신한다.

ㅁ 추가 학습 내용

GANs(Generative Adversarial Networks)에서 Generator와 Discriminator의 균형 학습은 모델의 성능과 안정성에 매우 중요한 요소입니다. 이 균형이 깨질 경우, 한쪽이 과도하게 강해지거나 약해져서 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 다음과 같은 학습 기법들이 제안되었습니다.

1. Wasserstein GAN(WGAN): 기존 GAN의 손실 함수는 Generator와 Discriminator 간의 균형을 유지하기 어려운 경우가 많습니다. WGAN은 Wasserstein 거리(지구 이동 거리, Earth Mover’s Distance)를 활용하여 손실 함수를 재설계함으로써 학습을 더 안정적으로 만듭니다. 이 방법은 Discriminator가 Lipschitz 연속성을 만족하도록 제약을 가하는 방식으로 작동하며, 이를 통해 학습의 수렴 속도와 안정성을 개선합니다.

2. Gradient Penalty: WGAN의 Lipschitz 연속성을 만족시키기 위해 초기에는 weight clipping을 사용했지만, 이는 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. Gradient Penalty는 이를 개선한 방법으로, Discriminator의 그래디언트 크기를 1로 유지하도록 제약을 가합니다. 이 방식은 weight clipping보다 더 자연스럽고 효과적으로 Lipschitz 조건을 만족시킵니다.

한편, Generator가 학습 실패 시 발생할 수 있는 주요 문제 중 하나는 ‘모드 붕괴'(Mode Collapse)입니다. 이는 Generator가 생성해야 할 데이터의 다양한 분포를 학습하지 못하고 일부 모드만 생성하는 현상입니다. 이를 해결하기 위한 방안은 다음과 같습니다.

1. 다양한 손실 함수 설계: 기존의 GAN 손실 함수 외에도 다양한 대안적인 손실 함수가 연구되고 있습니다. 예를 들어, Least Squares GAN(LSGAN)은 손실 함수를 제곱 오차로 변경하여 모드 붕괴를 완화하고 학습을 더 안정적으로 만듭니다.

2. 학습 안정화 기술: 학습 과정에서 발생하는 불안정을 줄이기 위해 여러 기술이 사용됩니다. 예를 들어, Discriminator와 Generator의 학습 속도를 조정하거나, Batch Normalization을 적용하여 학습의 안정성을 높이는 방법이 있습니다.

3. Unrolled GAN: Discriminator의 업데이트를 여러 단계로 풀어내어 Generator가 Discriminator의 동작을 더 잘 이해할 수 있도록 돕는 방법입니다. 이를 통해 Generator가 모드 붕괴를 방지할 수 있는 방향으로 학습됩니다.

4. Minibatch Discrimination: Discriminator가 입력 데이터의 다양성을 평가할 수 있도록 하는 기술입니다. 이를 통해 Generator가 다양한 모드를 생성하도록 유도할 수 있습니다.

위의 기법들은 GANs의 학습 안정성을 높이고 모드 붕괴 문제를 완화하는 데 중요한 역할을 합니다. GANs를 효과적으로 학습하기 위해서는 이러한 기법들을 적절히 조합하여 사용하는 것이 필요합니다.