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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 73 - 80 (8page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2020.57.2.73
이용수
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GAN(generative adversarial network)의 등장으로 생성모델 분야의 획기적 발전이 이루어졌지만 학습 시의 불안정성은 해결되어야 할 가장 큰 문제로 대두되고 있다. 최근에 제안된 WGAN(Wasserstein GAN)은 학습 안정성이 개선되어 GAN의 대안이 되고 있으나, 여전히 수렴이 안되거나 엉뚱한 출력물을 생성하는 등의 경우가 발생한다. 이러한 문제는 분별기 함수가 립쉬츠 연속을 얼마나 정확하게 유지할 수 있느냐에 달려 있다고 보는 것이 중론이다. 이에 대한 대표적인 알고리즘으로 분별기의 가중치를 강제로 클리핑하거나 경사벡터의 크기가 1이 되도록 정칙화시켜 학습하는 방안 등이 제안되었으나 많은 한계를 보인다. 본 논문에서는 분별기 함수의 경사벡터 크기를 1 이하로 제한함으로써 학습데이터에 별 영향을 받지 않고 안정적으로 분별기 함수의 립쉬츠 연속을 유지하는 기법을 제안하고, 다양한 실험을 통하여 제안 기법의 성능을 확인한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
A. Papoulis / 1991 / Probability, Random Variables, and Stochastic Processes / McGrow-Hill
I. Goodfellow / 2014 / Generative adversarial nets / Advances in Neural Information Procesing
D. P. Kingma / 2014 / Auto-encoding variational bayes / Proceedings of the International Conferenceon Learning Representations (ICLR)
M. Arjovsky / 2017 / Towards principled methods for training generative adversarial networks / arXiv:1701.04862v1 [stat, ML]
A. Radford / 2016 / Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks / arXiv:1511.06434v2[cs.LG]
I. Goodfellow / 2014 / Generative adversarial nets / Advances in Neural Information Procesing
D. P. Kingma / 2014 / Auto-encoding variational bayes / Proceedings of the International Conferenceon Learning Representations (ICLR)
M. Arjovsky / 2017 / Towards principled methods for training generative adversarial networks / arXiv:1701.04862v1 [stat, ML]
A. Radford / 2016 / Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks / arXiv:1511.06434v2[cs.LG]
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