지식의 디컨볼루션은 컨볼루션 레이어를 활용하여 안정적이고 높은 퀄리티의 생성 모델을 학습하는 방법론입니다.
멀티레이어 퍼셉트론과의 비교
시작 시간 00:40
기존 멀티레이어 퍼셉트론과 비교했을 때, 디컨볼루션은 더 나은 이미지 생성 품질을 제공합니다.
안정적인 학습을 위한 여러 가지 가이드라인을 제시하며, 실험적 결과를 기반으로 합니다.
제너레이터와 레이턴트 스페이스
시작 시간 02:50
제너레이터의 입력으로 사용되는 레이턴트 스페이스에서 벡터의 조작이 직관적이고 의미 있는 결과를 도출합니다.
트랜스포즈 컨볼루션은 이미지의 스페셜 사이즈를 점진적으로 키우는 데 사용됩니다.
제너레이터와 디스크리미네이터 모두에서 배치 노멀라이제이션을 사용하는 것이 성능 향상에 기여합니다.
디스크리미네이터의 활성화 함수로 리키렐루를 사용하는 것이 권장됩니다.
아담 옵티마이저를 사용하여 학습의 안정성을 높이는 방법을 설명합니다.
디스크리미네이터는 진짜와 가짜를 구별하는 역할을 하며, 학습 과정에서의 목표를 설정합니다.
리스트 스퀘어 GAN을 통해 학습의 안정성을 개선하고 목표를 명확히 설정하는 방법을 소개합니다.
