앞서 이야기한 내용 중 GAN이란 무엇일까 궁금해서 조사해 보았습니다.
GAN, 즉 Generative Adversarial Network(생성적 적대 신경망)은 마치 위조지폐범과 경찰의 숨바꼭질 게임과 비슷합니다. 이 과정을 단계별로 살펴보겠습니다:
- 두 명의 플레이어:
- 위조지폐범 역할을 하는 '생성자(Generator)'
- 경찰 역할을 하는 '판별자(Discriminator)'
- 게임의 규칙:
- 위조지폐범(생성자)은 가능한 한 진짜 같은 가짜 지폐를 만들려고 노력합니다.
- 경찰(판별자)은 진짜 지폐와 가짜 지폐를 구별하려고 노력합니다.
- 학습 과정:
- 위조지폐범이 가짜 지폐를 만들어 경찰에게 보여줍니다.
- 경찰은 이것이 진짜인지 가짜인지 판단합니다.
- 경찰의 판단 결과에 따라 위조지폐범은 자신의 기술을 개선합니다.
- 동시에 경찰도 더 정확하게 구별하는 방법을 배웁니다.
- 반복:
- 이 과정을 계속 반복하면서 위조지폐범은 점점 더 진짜 같은 지폐를 만들게 되고,
- 경찰은 더욱 섬세한 차이를 감지할 수 있게 됩니다.
- 결과:
- 최종적으로 위조지폐범(생성자)은 경찰(판별자)도 구분하기 어려울 정도로 진짜 같은 가짜 지폐를 만들 수 있게 됩니다.
실제 GAN에서는:
- '생성자'는 무작위 노이즈로부터 시작해 점점 더 현실적인 데이터(예: 이미지)를 만들어냅니다.
- '판별자'는 진짜 데이터와 생성된 가짜 데이터를 구별하려고 노력합니다.
- 두 네트워크가 서로 경쟁하며 학습하는 과정에서 결국 매우 현실적인 가짜 데이터를 만들어낼 수 있게 됩니다.
GAN의 응용:
- 초고화질 이미지 생성
- 사진 편집 및 복원
- 가상 인물 얼굴 생성
- 예술 작품 창작
- 약물 설계 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
이런 방식으로 GAN은 놀라울 정도로 현실적인 가짜 데이터를 생성할 수 있게 되었고, 이는 많은 분야에서 혁신적인 응용 가능성을 열어주고 있습니다.