GAN(Generative Adversarial Network) 개념 및 구조

GAN(Generative Adversarial Network) 개념 및 구조

1. GAN이란?

Generative Adversarial Network(GAN)는 2014년 Ian Goodfellow를 비롯한 연구진이 제안한 생성 모델로, 두 개의 신경망(Generator와 Discriminator)이 경쟁하며 학습하는 방식으로 동작합니다. GAN은 지도 학습(Supervised Learning)과 달리 레이블이 없는 데이터에서도 학습할 수 있는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법 중 하나입니다.

GAN은 기존의 생성 모델보다 더욱 사실적인 데이터를 생성할 수 있어 이미지 생성, 변환, 데이터 증강 등의 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.

2. GAN의 기본 구조

GAN은 크게 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator) 두 개의 신경망으로 구성됩니다.

• Generator(생성자):
  • 입력된 랜덤 노이즈를 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성하는 역할을 합니다.
  • 학습이 진행될수록 더 현실적인 데이터를 만들어냅니다.
• Discriminator(판별자):
  • 실제 데이터와 생성된 데이터를 구별하는 역할을 합니다.
  • 생성자가 만든 가짜 데이터를 실제 데이터로 잘못 판별하지 않도록 학습합니다.

GAN의 학습 과정에서는 생성자가 가짜 데이터를 더욱 사실적으로 만들도록 개선되고, 판별자는 가짜 데이터를 정확히 감지할 수 있도록 점점 더 정교해지는 경쟁적인 학습이 이루어집니다.

3. GAN의 학습 과정

GAN의 학습 과정은 다음과 같이 진행됩니다.

1. 랜덤 노이즈 생성: 생성자는 정규 분포 또는 균등 분포를 따르는 랜덤한 벡터를 입력으로 받습니다.
2. 가짜 데이터 생성: 생성자는 랜덤 노이즈를 입력받아 가짜 데이터를 생성합니다.
3. 진짜 데이터와 가짜 데이터 구별: 판별자는 실제 데이터와 생성된 데이터를 입력으로 받아 두 데이터를 구분하는 작업을 수행합니다.
4. 판별자 학습: 판별자는 실제 데이터는 진짜로, 생성된 데이터는 가짜로 올바르게 분류하도록 학습합니다.
5. 생성자 학습: 생성자는 판별자를 속여 가짜 데이터를 진짜처럼 보이도록 생성하도록 학습합니다.
6. 반복: 생성자와 판별자는 경쟁적으로 학습하며, 생성자는 더욱 사실적인 데이터를 생성하게 되고, 판별자는 더욱 정교하게 가짜 데이터를 판별하도록 학습합니다.

GAN의 학습 목표는 극소-극대(min-max) 게임 형태로 수식화됩니다.

 

$$

\min_G \max_D V(D, G) = \mathbb{E}{x \sim p{data}(x)}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z(z)}[\log(1 - D(G(z)))]

$$

 

위 수식에서:

• $D(x)$는 판별자가 실제 데이터를 실제로 인식할 확률입니다.
• $D(G(z))$는 생성자가 만든 가짜 데이터를 판별자가 실제 데이터로 인식할 확률입니다.
• $G(z)$는 생성자가 만든 가짜 데이터입니다.

생성자는 $D(G(z))$를 최대화하여 판별자를 속이려고 하고, 판별자는 $D(x)$를 최대화하고 $D(G(z))$를 최소화하여 가짜 데이터를 구별하려고 합니다.

4. GAN의 문제점 및 해결 방법

4.1. 모드 붕괴(Mode Collapse)

• 생성자가 일부 데이터 패턴만 반복해서 생성하는 문제입니다.
• 이를 해결하기 위해 다양한 변형 GAN(예: WGAN, BEGAN 등)이 제안되었습니다.

4.2. 학습 불안정성

• 생성자와 판별자가 적절한 균형을 이루지 못하면 학습이 불안정해질 수 있습니다.
• 적절한 학습률 설정, 배치 정규화(Batch Normalization) 등의 기법을 적용하여 해결할 수 있습니다.

4.3. 평가 지표 부족

• GAN에서 생성된 데이터의 품질을 평가하는 정량적인 방법이 부족합니다.
• 이를 해결하기 위해 FID(Frechet Inception Distance), IS(Inception Score) 등의 평가 방법이 사용됩니다.

5. GAN의 응용 분야

GAN은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 대표적인 응용 사례는 다음과 같습니다.

• 이미지 생성 및 변환: StyleGAN, CycleGAN 등을 활용한 얼굴 생성, 스타일 변환
• 데이터 증강: 의료 영상이나 자율 주행 데이터에서 부족한 데이터를 보완하는 역할
• 비디오 생성: GAN을 이용한 영상 프레임 예측 및 보정
• 텍스트 및 음성 합성: GAN을 활용한 음성 변환, 텍스트 기반 이미지 생성

6. 결론

GAN은 생성 모델 중 가장 혁신적인 접근 방식 중 하나로, 생성자와 판별자가 경쟁하며 더욱 정교한 데이터 생성을 가능하게 합니다. 그러나 학습이 불안정하고 평가 방법이 부족한 등의 단점도 존재하며, 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있습니다. 향후 GAN 기술의 발전은 이미지, 음성, 텍스트 생성뿐만 아니라 다양한 AI 응용 분야에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것입니다.