와서스테인 GAN

Source: Dev.to

개요

이미지를 생성하는 AI를 훈련하는 새로운 방법이 등장했으며, 이 방법은 모델이 동일한 출력을 반복하는 현상을 방지하고 학습 과정이 보다 안정적으로 느껴지게 합니다.

이 접근법은 안정성을 제공하여 훈련이 갑자기 발산하는 일을 방지하고, 모델이 같은 이미지를 반복해서 생성하는 모드 붕괴 문제를 감소시킵니다.

학습 진행 상황을 모니터링하고 명확한 학습 신호를 확인할 수 있어, 모델이 개선되고 있는지에 대한 투명한 피드백을 제공합니다.

이로 인해 하이퍼파라미터를 조정할 때의 추측 작업이 줄어들고, 팀이 디버깅을 더 쉽게 할 수 있게 됩니다.

내부적으로는 두 데이터 집합이 얼마나 가까운지를 비교하는 수학적 거리 개념을 사용하여 모델을 보다 공정하게 평가하고, 결과적으로 더 신뢰할 수 있는 성능을 얻습니다.

사용자는 보다 부드러운 출력, 빠른 실험 사이클, 그리고 최종 단계에서 발생할 수 있는 예기치 않은 문제들을 감소시킬 수 있습니다.

작은 변화가 누적되어 기대한 대로 동작하는 학습이 잘 된 모델을 만들게 됩니다.

추가 읽을거리

Wasserstein GAN