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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제11호
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 563 - 566 (4page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2022.28.11.563
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GAN은 고품질 이미지를 생성할 수 있지만 학습 불안정성을 극복해야 고해상도 이미지를 생성할 수 있다. PG-GAN[1]은 이 문제를 해결하기 위해 처음에는 저해상도 이미지를 학습하다 점진적으로 고해상도 이미지를 학습하는 점진적 학습을 제안했다. 학습 도중 딥 러닝 모델에 레이어를 추가하는 방식으로 모델 구조를 고해상도 이미지 생성이 가능한 구조로 바꾸는 것이다. 이 논문은 이런 환경에서 레이어별 모델 가중치를 scale하는 기법인 Equalized Learning Rate의 역할을 분석 및 실험으로 보여준다. ELR은 레이어별 학습률을 조정하는 기법으로도 해석할 수 있다는 점과 점진적 학습은 ELR을 적용해야 유의미한 성능 개선이 있다는 것을 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. ELR 분석
4. ELR 실험
5. 결론
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
Karras, Tero, et al., "Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation," International Conference on Learning Representations, 2018.
Goodfellow, Ian, et al., "Generative adversarial nets," Advances in Neural Information Processing Systems 27 (2014).
Odena, Augustus, Christopher Olah, and Jonathon Shlens, "Conditional image synthesis with auxiliary classifier gans," International Conference on Machine Learning, PMLR, 2017.
Zhang, Han, et al., "Stackgan: Text to photo realistic image synthesis with stacked generative adversarial networks," Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2017.
He, Kaiming, et al., "Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification," Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2015.
Goodfellow, Ian, et al., "Generative adversarial nets," Advances in Neural Information Processing Systems 27 (2014).
Odena, Augustus, Christopher Olah, and Jonathon Shlens, "Conditional image synthesis with auxiliary classifier gans," International Conference on Machine Learning, PMLR, 2017.
Zhang, Han, et al., "Stackgan: Text to photo realistic image synthesis with stacked generative adversarial networks," Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2017.
He, Kaiming, et al., "Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification," Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2015.
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