DCGAN
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[논문리뷰] DCGAN: UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKSArtificial Intelligence/Computer Vision 2021. 5. 20. 00:34
개요 GAN 시리즈의 2번째 논문, DCGAN입니다. DCGAN은 노이즈가 많고, 학습 결과를 해석하기 어렵다고 일컬어지는 Plain GAN을 CNN 아키텍처를 도입함으로써 이를 안정화시켰다고 알려져 있습니다. 개인적으로 인상적이었던 점은 이 연구의 주안점이 GAN 자체를 발전시키는 것이라기보다 더욱 안정화된 GAN을 사용해 Unsupervised Learning을 보다 효과적으로 하는 데에 있었다는 것입니다. 이 점을 유의해서 논문을 간략하게 살펴보도록 하겠습니다. Approach & Model Architecture CNN 아키텍처를 GAN에 도입하려고 한 시도는 이 논문이 처음이 아니지만, 성공적이지 못했습니다. 그리고 DCGAN 연구진분들 역시 주로 Supervised Task에 사용되는 CNN을..