AC-GAN/본 논문1 AC-GAN Introduction & Background이전에 설명한 CGAN에서 C를 충분하게 활용하지 못한다는 문제가 있었다. 즉, 조건부 생성이 제대로된 건지 알 수 없다. 따라서, ACGAN에서는 이러한 문제를 해결하고자 Auxiliary Classifier를 이용해서 C에 해당하는 이미지가 제대로 생성된건지 확인하는 과정을 추가하였다. 1. 구조적 요소 추가: Auxiliary Classifier: 기존 GAN의 구조에 Auxiliary Classifier를 추가해서 특정 클래스에 맞는 이미지를 생성할 수 있도록 한다. 2. 특화된 손실 함수 사용: Ls & Lc: 기존 GAN과 다른 Loss Function을 이용해서 더 정확하고 품질 높은 이미지를 생성한다. 3. 변동성 평가지표 도입: Incept.. 2024. 11. 22. 이전 1 다음