13.4.1 DCGAN

DCGAN은 GAN과 동일하게 입력된 이미지를 바탕으로 그것과 매우 유사한 가짜 이미지를 만들고, 이를 평가하는 과정을 반복하여 실제와 매우 유사한 이미지를 생산하는 학습법입니다. 따라서 DCGAN 역시 생성자와 판별자 네트워크 두 개가 서로 적대적으로 학습하는 구조입니다.

생성자 네트워크

생성자는 임의의 입력을 받아들여 판별자에서 사용할 수 있는 이미지 데이터를 생성하며, 출력은 64×64가 됩니다. 임의의 입력으로 주어지는 노이즈 데이터는 ‘가로×세로’ 형태가 아니기 때문에 입력 형태를 ‘가로×세로’로 변경(reshape)해야 합니다. 형태가 변경된 입력은 합성곱층으로 넘겨진 후 이미지 형태의 출력을 위해 분수-스트라이드 합성곱(fractional-strided convolution)을 사용하여 출력 값을 키웁니다.

▲ 그림 13-36 DCGAN 생성자