[NLP] Generative Adversarial Networks (생성적 적대 신경망, GAN)

생성적 적대 신경망 (GAN)?

생성적 적대 신경망(GAN)은 두 개의 신경망인 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)가 경쟁적으로 학습하면서, 현실과 유사한 데이터를 생성하는 모델입니다. GAN은 특히 이미지 생성, 데이터 증강, 비디오 생성 등 다양한 응용 분야에서 매우 유용하게 사용됩니다.

아래에서 GAN의 구성 요소, 학습 절차, 변형 모델, 응용 분야, 장점과 단점에 대해 자세히 설명하겠습니다.

 

GAN의 구성 요소

https://developers.google.com/machine-learning/gan/gan_structure?hl=ko

1. 생성자(Generator):
   • 역할: 생성자는 임의의 노이즈 벡터를 받아들여 현실감 있는 데이터를 생성하는 역할을 합니다. 이 과정에서 생성자는 입력된 노이즈 벡터를 점차 고차원 데이터, 예를 들어 이미지를 생성하는 데 필요한 고차원 벡터로 변환합니다.
   • 목표: 생성자의 주요 목표는 생성된 데이터가 판별자에게 실제 데이터로 오인되도록, 즉 판별자가 진짜 데이터와 구분하지 못하도록 만드는 것입니다.
2. 판별자(Discriminator):
   • 역할: 판별자는 입력된 데이터가 실제 데이터인지, 아니면 생성자가 만든 가짜 데이터인지 구분하는 역할을 합니다. 판별자는 이진 분류 문제를 해결하는 신경망처럼 작동하여 입력 데이터를 '진짜' 또는 '가짜'로 분류합니다.
   • 목표: 판별자의 목표는 주어진 데이터를 정확하게 분류하는 것입니다. 즉, 실제 데이터는 '진짜'로, 생성된 데이터는 '가짜'로 분류하는 것입니다.

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GAN의 학습 절차

GAN의 학습은 생성자와 판별자가 서로 경쟁하면서 이루어집니다. 이 과정은 다음과 같이 진행됩니다.

https://www.statworx.com/en/content-hub/blog/generative-adversarial-networks-how-data-can-be-generated-with-neural-networks/

1. 생성자는 가짜 데이터를 생성: 먼저 생성자는 랜덤한 노이즈 벡터를 입력받아 가짜 데이터를 생성합니다.
2. 판별자는 데이터를 분류: 생성자가 만든 가짜 데이터와 실제 데이터를 섞어 판별자에게 입력합니다. 판별자는 이 데이터를 진짜인지 가짜인지 분류합니다.
3. 판별자 학습: 판별자는 실제 데이터를 진짜로, 가짜 데이터를 가짜로 분류하는 방향으로 학습합니다. 이때 판별자의 손실을 최소화하는 방향으로 가중치를 업데이트합니다.
4. 생성자 학습: 생성자는 판별자를 속이기 위해, 판별자가 생성된 데이터를 진짜로 분류하도록 만드는 방향으로 학습합니다. 이는 생성자의 손실을 최소화하는 방향으로 가중치를 업데이트하는 과정에서 이루어집니다.

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GAN의 변형 모델

GAN은 기본 구조를 바탕으로 여러 가지 변형 모델이 개발되었습니다. 주요 변형 모델로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

https://www.researchgate.net/publication/332445799_A_Novel_Computer-Aided_Diagnosis_Scheme_on_Small_Annotated_Set_G2C-CAD

1. DCGAN (Deep Convolutional GAN):
   • 특징: DCGAN은 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 이미지를 생성하는 GAN의 변형 모델입니다. CNN 구조를 사용함으로써, 더 복잡한 패턴과 더 높은 해상도의 이미지를 생성할 수 있습니다.
   • 적용 분야: 주로 이미지 생성에서 높은 성능을 보이며, 실제 이미지와 매우 유사한 고해상도 이미지를 생성하는 데 사용됩니다.
2. CycleGAN:
   • 특징: CycleGAN은 서로 다른 두 가지 도메인 간의 이미지를 변환하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 여름 풍경을 겨울 풍경으로 변환하거나, 말 이미지를 얼룩말 이미지로 변환하는 등의 작업이 가능합니다.
   • 적용 분야: 스타일 변환, 이미지 도메인 적응 등 다양한 분야에서 사용됩니다.
3. StyleGAN:
   • 특징: StyleGAN은 매우 고해상도의 이미지를 생성할 수 있으며, 생성된 이미지의 스타일을 조절할 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 이미지의 특정 스타일 요소를 독립적으로 제어할 수 있게 하여, 예술적 스타일 변환이나 캐릭터 디자인 등에 활용됩니다.
   • 적용 분야: 얼굴 생성, 아바타 디자인, 스타일 변환 등.

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GAN의 응용 분야

GAN은 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다. 주요 응용 분야는 다음과 같습니다.

• 이미지/비디오 생성: GAN은 실제와 유사한 이미지를 생성하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 비디오 생성에서도 사용될 수 있습니다.
• 데이터 증강: 부족한 데이터를 보충하기 위해 GAN을 사용하여 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 데이터에서 드문 질병 사례를 증강하는 데 사용될 수 있습니다.
• 텍스트 생성: GAN은 텍스트 데이터에도 적용될 수 있으며, 자연어 생성 모델의 한 부분으로 활용될 수 있습니다.
• 이미지 변환: 낮 이미지를 밤 이미지로 변환하거나, 흑백 이미지를 컬러 이미지로 변환하는 작업에도 사용됩니다.

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GAN의 장, 단점

GAN의 장점

1. 현실과 유사한 데이터 생성: GAN은 매우 현실적인 데이터를 생성할 수 있어 다양한 분야에서 유용하게 사용됩니다.
2. 다양한 변형 모델 개발 가능: GAN의 기본 구조를 바탕으로 여러 변형 모델이 개발되고 있으며, 이는 특정 문제에 더 적합한 모델을 선택하거나 개발할 수 있게 합니다.
3. 무한한 데이터 생성: 한 번 학습된 GAN 모델은 이론적으로 무한히 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.

GAN의 단점

1. 불안정한 학습 과정: GAN의 학습 과정은 매우 불안정할 수 있으며, 생성자와 판별자가 균형을 이루지 못하면 학습이 실패할 수 있습니다. 이는 학습이 잘 진행되지 않거나, 학습된 모델이 의미 있는 데이터를 생성하지 못하는 상황을 초래할 수 있습니다.
2. 모드 붕괴(Mode Collapse): GAN에서 발생할 수 있는 문제로, 생성자가 제한된 종류의 데이터만 생성하게 되어 다양성을 잃게 되는 현상입니다.
3. 많은 계산 자원 필요: GAN의 학습에는 많은 계산 자원이 필요하며, 학습 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 이는 특히 고해상도 이미지를 생성하는 경우에 더 큰 문제가 됩니다.