GAN(Generative Adversarial Network)

정의

GAN(Generative Adversarial Network)은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망을 경쟁적으로 학습시켜, 실제와 유사한 데이터를 생성하는 딥러닝 모델 구조이다. 결합 확률을 학습하는 것이 특징이다.

• 생성자(Generator): 임의의 노이즈(z)를 입력받아 가짜 데이터를 생성
• 판별자(Discriminator): 입력 데이터가 진짜인지 가짜인지 판별
• 두 네트워크가 적대적 학습(Adversarial Training)을 반복하며 성능 향상
• 이미지 생성, 데이터 증강, 딥페이크 등 다양한 분야에 활용

특징

구분	내용
장점	고품질 데이터 생성 가능, 데이터 부족 문제 완화
단점	학습 불안정성, 모드 붕괴(Mode Collapse) 가능성
주요 응용	이미지 합성, 스타일 변환, 슈퍼 해상도, 영상 복원