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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.1
- 수록면
- 211 - 216 (6page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2025.26.1.211
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현재 다양한 분야에서 사용되는 생성 모델인 GAN은 학습 안정성이 낮다는 근본적인 문제를 갖고 있어서 이를 극복하기 위한 많은 연구가 수행되어왔다. 그러나 아직 완벽한 해결방법은 존재하지 않아 학습 안정성을 높이기 위한 연구가 최근까지 이어오고 있다. 본 연구에서는 GAN의 생성망에 다중 잠재 벡터 개념을 도입하여 학습 안정성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위하여 MNIST, FashionMNIST, CIFAR-10 데이터셋을 이용하여 다중 잠재벡터를 사용하지 않은 GAN과 결과를 비교하였다. Vanilla GAN과 Deep Convolutional GAN을 이용하여 실험한 결과 다중 잠재벡터를 적용한 GAN의 학습 안정성이 평균 약 68%, 최대 426%가 증가 되었다. 다만 제안한 방법으로 생성한 이미지의 품질의 경우 대부분 지표에서 좋아졌으나 FID와 Recall 지표에서는 약간 저하됐다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. GAN의 개선
Ⅲ. STGAN
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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