9-(3) GAN에서 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)의 역할은 각각 무엇인가요?
9-(3) GAN에서 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)의 역할은 각각 무엇인가요?
🟢 GAN(Generative Adversarial Network)
GAN은 딥러닝 역사에서 중요한 패러다임을 제시한 네트워크이며 현재 산업에서 사용되는 generative model의 근간이 되는 수많은 이론을 탄생시킨 사건이었다.
GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)은 딥러닝의 대가 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 2014년에 제안한, 말 그대로 ‘혁명적인’ 생성 모델이다. GAN의 핵심 아이디어는 두 개의 신경망, 즉 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)를 서로 경쟁시키면서 학습시키는 것이다.
⚪ 1. 두 명의 플레이어: 생성자와 판별자
GAN의 구조는 이 두 플레이어의 역할로 완벽히 설명된다.
① 생성자 (Generator, G) - 위조지폐범
- 역할: 진짜 같은 가짜 데이터를 만듬.
- 입력: 잠재 공간(Latent Space)에서 샘플링한 간단한 랜덤 노이즈 벡터 ($z$)를 입력받음.
- 출력: 실제 데이터와 같은 형태의 가짜 데이터 ($G(z)$)를 출력. (e.g., 이미지)
- 목표: 판별자를 완벽하게 속여서, 자신이 만든 가짜 데이터를 판별자가 ‘진짜’라고 판단하게 만드는 것.
② 판별자 (Discriminator, D) - 경찰
- 역할: 주어진 데이터가 진짜인지 가짜인지 판별.
- 입력: 실제 데이터셋의 진짜 데이터 ($x$) 또는 생성자가 만든 가짜 데이터 ($G(z)$)를 입력받음.
- 출력: 입력된 데이터가 진짜일 확률을 0과 1 사이의 값으로 출력. (e.g., 1에 가까우면 진짜, 0에 가까우면 가짜)
- 목표: 진짜 데이터와 가짜 데이터를 최대한 정확하게 구별하는 것.
⚪ 2. 학습 과정: 치열한 미니맥스 게임
GAN의 학습은 두 네트워크가 서로의 성능을 발판 삼아 함께 성장하는 과정입니다. 학습은 두 단계로 나뉘어 반복적으로 진행됨.
1단계: 판별자(D) 학습
- 생성자(G)는 잠시 동결(freeze)시킴.
- 실제 데이터($x$) 한 묶음과 생성자가 만든 가짜 데이터($G(z)$) 한 묶음을 판별자에 보여줌.
- 판별자는 실제 데이터에는 1을, 가짜 데이터에는 0을 출력하도록 학습됨. 즉, 자신의 판별 능력을 최대화하게 됨.
2단계: 생성자(G) 학습
- 이번엔 판별자(D)를 동결.
- 생성자는 새로운 가짜 데이터($G(z)$)를 만들어 판별자에게 보냄.
- 판별자가 이 가짜 데이터에 대해 1(진짜)을 출력하도록 생성자를 학습. 즉, 판별자를 속이는 능력을 최대화.
이 두 단계를 수없이 반복하면, 생성자는 판별자를 속이기 위해 점점 더 현실적인 데이터를 만들고, 판별자는 더 정교한 가짜를 구별하기 위해 판별 능력을 키우게 된다. 결국, 생성된 데이터가 실제 데이터 분포에 수렴하게 됨.
⚪ 3. GAN의 Loss 함수: 경쟁을 수학으로 표현하다
GAN의 목적은 다음의 미니맥스(Minimax) 게임 수식으로 표현.
\[\min_G \max_D V(D, G) = \mathbb{E}_{x \sim p_{data}(x)}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z(z)}[\log(1 - D(G(z)))]\]조금 복잡해 보이지만, 각자의 입장에서 보면 간단함.
- $\max_D$ (판별자의 목표): 판별자는 전체 값 $V(D,G)$를 최대화하려고 함.
D(x)(진짜 데이터에 대한 판별값)를 1에 가깝게 만들어log D(x)를 최대화함.D(G(z))(가짜 데이터에 대한 판별값)를 0에 가깝게 만들어log(1 - D(G(z)))를 최대화함.
- $\min_G$ (생성자의 목표): 생성자는 전체 값 $V(D,G)$를 최소화하려고 함.
⚪ 4. GAN vs VAE: 생성 모델의 두가지 타입
| 구분 | GAN (Generative Adversarial Network) | VAE (Variational Autoencoder) |
|---|---|---|
| 구조 | 생성자-판별자 (경쟁 구조) | 인코더-디코더 (협력 구조) |
| Loss 함수 | 적대적 손실 (Minimax Loss) | 복원 손실 + KL 발산 (정규화) |
| 생성 품질 | 매우 선명하고 현실적인 이미지 생성에 강점 | 다소 흐릿(blurry)하지만 안정적인 결과 |
| 학습 안정성 | 학습이 매우 불안정하고 튜닝이 어려움 | 상대적으로 안정적이고 수렴이 잘 됨 |
| 잠재 공간 | 명시적으로 배우지 않음 (비구조적) | 확률 분포를 명시적으로 학습 (구조적) |
⚪ 5. GAN이 딥러닝 역사에서 가지는 의미
- 생성 개념의 도입: 분석 중심의 딥러닝에서 생성 중심 딥러닝으로의 패러다임 전환.
- Adversarial Training의 제안: Generator와 Discriminator의 경쟁 학습 프레임워크.
- 고품질 이미지 생성: StyleGAN 시리즈를 통해 사진 수준의 생성 이미지 구현.
- 다양한 응용 분야로 확장: 예술, 의료, 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 응용.
- 후속 생성 모델 발전에 영향: VAE, Diffusion Model 등과 비교 기준이 됨.
- 이론적 논의 촉발: 불안정한 학습, 수렴 문제 등 연구적 도전 과제 제공.
참고 자료
- 원본 논문: Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., … & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in neural information processing systems, 27.
🟢 예시 답안 (코드잇 제공)
- GAN(Generative Adversarial Networks)은 두 개의 신경망인 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)가 서로 경쟁하면서 데이터를 생성하는 모델입니다.
- 생성자(Generator)는 새로운 데이터를 만들어내는 역할을 합니다. 랜덤한 노이즈를 입력으로 받아, 실제 데이터와 구별할 수 없을 정도로 유사한 데이터를 생성하는 것이 목표입니다. 생성자는 학습을 거듭하면서 점점 더 현실적인 데이터를 만들어내도록 발전합니다.
- 반면, 판별자(Discriminator)는 입력된 데이터가 실제 데이터인지, 생성자가 만든 가짜 데이터인지 구별하는 역할을 합니다. 처음에는 가짜 데이터를 쉽게 구별할 수 있지만, 생성자가 점점 더 정교한 데이터를 만들면서 판별자의 판단이 어려워지게 됩니다.
- 이 두 네트워크는 적대적 학습(adversarial learning)을 통해 서로 경쟁하며 성능을 향상시킵니다. 생성자는 판별자를 속이기 위해 점점 더 현실적인 데이터를 만들어내려 하고, 판별자는 생성자가 만든 데이터를 더 정확하게 구별하려고 학습합니다. 결국, 이 과정이 반복되면서 생성자는 점점 더 실제 데이터와 구별하기 어려운 고품질의 데이터를 생성할 수 있게 됩니다.
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