13.1.1 생성 모델 개념

기존 합성곱 신경망에서 다룬 이미지 분류, 이미지 검출 등은 입력 이미지(x)가 있을 때 그에 따른 정답(y)을 찾는 것이었습니다. 예를 들어 개와 고양이 이미지 데이터셋이 주어졌을 때, 그 이미지를 개와 고양이로 분류하는 문제들을 다루었습니다. 이렇게 이미지를 분류하는 것을 ‘판별(자) 모델(discriminative model)’이라고 합니다. 일반적으로 판별자 모델에서는 이미지를 정확히 분류(구별)하고자 해당 이미지를 대표하는 특성들을 잘 찾는 것을 목표로 합니다. 예를 들어 개와 고양이를 구별하려면 개의 귀, 꼬리 등 특성을 찾는 것이 중요합니다.

그리고 판별자 모델에서 추출한 특성들의 조합을 이용하여 새로운 개와 고양이 이미지를 생성할 수 있는데, 이것을 ‘생성(자) 모델(generative model)’이라고 합니다. 즉, 생성 모델은 입력 이미지에 대한 데이터 분포 p(x)를 학습하여 새로운 이미지(새로운 이미지이면서 기존 이미지에서 특성을 추출했기 때문에 최대한 입력 이미지와 유사한 이미지)를 생성하는 것을 목표로 합니다.

▲ 그림 13-1 생성 모델