4 이미지의 특징을 추출하는 오토인코더

딥러닝을 이용해 가상의 이미지를 만드는 또 하나의 유명한 알고리즘이 있습니다. 바로 오토인코더(Auto-Encoder, AE)입니다. 지금까지 설명한 GAN을 이해했다면 오토인코더의 핵심적인 부분은 이미 거의 이해한 셈입니다. 따라서 다음 장으로 넘어가기 전에 오토인코더 의미를 알아보고 실습해 보겠습니다.

오토인코더는 GAN과 비슷한 결과를 만들지만, 다른 성질을 지니고 있습니다. GAN이 세상에 존재하지 않는 완전한 가상의 것을 만들어 내는 반면에, 오토인코더는 입력 데이터의 특징을 효율적으로 담아낸 이미지를 만들어 냅니다.

예를 들어 GAN으로 사람의 얼굴을 만들면 진짜 같아 보여도 실제로는 존재하지 않는 완전한 가상 이미지가 만들어집니다. 하지만 오토인코더로 사람의 얼굴을 만들 경우 초점이 좀 흐릿하고 윤곽이 불명확하지만 사람의 특징을 유추할 수 있는 것들이 모여 이미지가 만들어집니다. 그림 19-6은 GAN과 오토인코더의 결과를 비교한 것입니다.

그림 19-6 | GAN으로 만든 이미지(왼쪽), 오토인코더로 만든 이미지(오른쪽)