적대적 학습에서는 판별자를 먼저 학습시킨 후 생성자를 학습시키는 과정을 반복합니다. 판별자 학습은 크게 두 단계로 진행됩니다. 먼저 실제 이미지를 입력해서 네트워크(신경망)가 해당 이미지를 진짜로 분류하도록 학습시킵니다. 그런 다음 생성자가 생성한 모조 이미지를 입력해서 해당 이미지를 가짜로 분류하도록 학습시킵니다. 이 과정을 거쳐 판별자는 실제 이미지를 진짜로 분류하고, 모조 이미지를 가짜로 분류합니다.

▲ 그림 13-13 적대적 생성 신경망 학습 과정

이와 같은 학습 과정을 반복하면 판별자와 생성자가 서로를 적대적인 경쟁자로 인식하여 모두 발전하게 됩니다. 결과적으로 생성자는 진짜 이미지에 완벽히 가까울 정도의 유사한 모조 이미지를 만들고, 이에 따라 판별자는 실제 이미지와 모조 이미지를 구분할 수 없게 됩니다. 즉, 생성자는 분류에 성공할 확률을 낮추고 판별자는 분류에 성공할 확률을 높이면서 서로 경쟁적으로 발전시키는 구조입니다.