[논문 리뷰] GAN - CatGAN (ICLR 2016)

CNN을 활용한 분류 모델을 어느 정도 공부하고 난 후, 관심 분야인 GAN에 대해 공부하기 시작했습니다. 블로그에 올라오는 글들은 원 논문 및 논문 관련 설명들을 참고하여 작성한 것입니다. GAN은 딱히 코드를 구현하지 않고 논문 분석에 많이 집중을 했습니다. (구현하기 좀 어려운 것 같아서..) 설명에 틀린 부분이 있을 수 있습니다. 정중하게 지적해주시면 참고하겠습니다.

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원 논문: https://arxiv.org/pdf/1511.06390.pdf

 

CatGAN은 다음과 같이 한 마디로 말할 수 있겠습니다. 

 

"CatGAN은 데이터가 진짜냐 가짜냐를 구분할 뿐만 아니라 진짜 데이터는 어떤 클래스에 속하는지까지 구분하는 discriminator를 가진 GAN 구조이다. RIM이라는 알고리즘의 개념을 활용했으며, discriminator의 훈련에 집중했다."

 

참고 사이트:

https://blog.naver.com/laonple/221280889775

https://blog.naver.com/laonple/221274014481

https://greeksharifa.github.io/generative%20model/2019/03/20/advanced-GANs/

https://blog.naver.com/ehdrndd/221752226823

https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=5141760&cid=60266&categoryId=60266

 

참고 코드(케라스):

https://github.com/rish-16/CatGAN/blob/master/main.py

 

참고 코드(파이토치):
https://github.com/xinario/catgan_pytorch/blob/master/catgan_cifar10.pyhttps://blog.naver.com/laonple/221280889775