처음 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 제안한 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)는 GAN을 경찰과 위조지폐범 사이의 게임에 비유했습니다. 위조지폐범은 진짜와 같은 화폐를 만들어 경찰을 속이고, 경찰은 진짜 화폐와 가짜 화폐를 판별하여 위조지폐범을 검거합니다. 위조지폐범과 경찰의 경쟁적인 학습이 지속되면 어느 순간 위조지폐범은 진짜와 같은 위조지폐를 만들 수 있게 되고, 결국 경찰은 위조지폐와 실제 화폐를 구분할 수 없는 상태에 이르게 됩니다.

▲ 그림 13-12 적대적 생성 신경망

딥러닝 용어로 설명하자면, 경찰은 진짜 지폐와 위조지폐를 구분하는 판별자가 되며, 위조지폐범은 위조지폐를 생성하는 생성자가 됩니다. 생성 모델은 최대한 진짜와 비슷한 데이터를 생성하려는 생성자와 진짜와 가짜를 구별하는 판별자가 각각 존재하여 서로 적대적으로 학습합니다.