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대립생성망의 성능 비교에 관한 연구

A study on the performance of generative adversarial networks
한국데이터정보과학회지 제29권 제5호, 2018.9, 1155-1167 (13 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.5.1155
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초록
대립생성망(generative adversarial networks, GAN)은 실제 자료와 유사한 자료를 만들어주는 생성형 딥러닝(generative deep learning) 모형이다. 2014년에 발표된 이래로 많은 파생 모형들이 개발되어 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 성능이 우수하다고 평가된 파생 GAN들을 요약 및 정리하고 성능을 비교하였다. 그리고 GAN의 입력 잠재공간 (input latent space)의 적절한 차원크기를 추정하고 생성자료의 품질을 평가하는 프레쳇 인셉션 거리 (Fréchet Inception distance, FID)와 인셉션 점수(Inception score)의 적절성도 평가하였다. 실험결과 GAN-NS와 LSGAN이 안정적으로 우수한 성능을 보였으며 FID가 더 좋은 측도로 평가되었다. 그리고 잠재공간은 10차원에서도 전형적인 100차원과 차이가 없는 좋은 결과를 보였다.

Generative Adversarial Networks (GAN) is one of the most popular models in generative deep learning models. Many derivatives have been published and researches have been conducted in various fields. In this study, we review the derivatives of GAN and compare them. We determine the proper dimension of the latent space and compare the metrics Fréchet Inception distance (FID) and Inception score (IS) which are used for evaluating generated data. The experiments show that GAN-NS and LSGAN works well and FID is superior to IS. And the 10 dimensional latent spaces yield good results, which is not much different from the result of typical 100 dimensions.

목차
요약
1. 서론
2. GAN
3. 분석 및 결과
4. 결론 및 제언
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Abstract
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