생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network) 기본 사항: 알아야 할 사항

게시 됨: 2024-10-08

생성적 적대 신경망(GAN)은 기계 학습(ML)의 다양한 애플리케이션을 갖춘 강력한 인공 지능(AI) 도구입니다. 이 가이드에서는 GAN, 작동 방식, 애플리케이션, 장점과 단점을 살펴봅니다.

목차

  • GAN이란 무엇입니까?
  • GAN 대 CNN
  • GAN의 작동 방식
  • GAN의 유형
  • GAN의 응용
  • GAN의 장점
  • GAN의 단점

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생성적 적대 네트워크란 무엇입니까?

생성적 적대 네트워크(GAN)는 일반적으로 비지도 머신러닝에 사용되지만 준지도 및 지도 학습에도 적용할 수 있는 딥 러닝 모델 유형입니다. GAN은 훈련 데이터 세트와 유사한 고품질 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 생성 AI의 하위 집합인 GAN은 생성자와 판별자의 두 가지 하위 모델로 구성됩니다.

1 생성기:생성기는 합성 데이터를 생성합니다.

2 판별기:판별기는 훈련 세트의 실제 데이터와 생성기에 의해 생성된 합성 데이터를 구별하여 생성기의 출력을 평가합니다.

두 모델은 경쟁에 참여합니다. 생성자는 판별자를 속여 생성된 데이터를 실제 데이터로 분류하려고 시도하는 반면 판별자는 합성 데이터를 감지하는 능력을 지속적으로 향상시킵니다. 이러한 적대적 프로세스는 판별자가 더 이상 실제 데이터와 생성된 데이터를 구별할 수 없을 때까지 계속됩니다. 이 시점에서 GAN은 사실적인 이미지, 비디오 및 기타 유형의 데이터를 생성할 수 있습니다.

GAN 대 CNN

GAN과 CNN(컨벌루션 신경망)은 딥 러닝에 사용되는 강력한 유형의 신경망이지만 사용 사례와 아키텍처 측면에서 크게 다릅니다.

사용 사례

  • GAN:훈련 데이터를 기반으로 현실적인 합성 데이터를 생성하는 데 특화되어 있습니다. 따라서 GAN은 이미지 생성, 이미지 스타일 전송, 데이터 증대와 같은 작업에 매우 적합합니다. GAN은 감독되지 않습니다. 즉, 레이블이 지정된 데이터가 부족하거나 사용할 수 없는 시나리오에 적용될 수 있습니다.
  • CNN:감정 분석, 주제 분류, 언어 번역 등 구조화된 데이터 분류 작업에 주로 사용됩니다. 분류 능력으로 인해 CNN은 GAN에서 좋은 판별자 역할도 합니다. 그러나 CNN에는 사람이 주석을 단 구조화된 학습 데이터가 필요하기 때문에 지도 학습 시나리오로 제한됩니다.

건축학

  • GAN:경쟁 프로세스에 참여하는 판별자와 생성자의 두 가지 모델로 구성됩니다. 생성기는 이미지를 생성하고 판별기는 이미지를 평가하여 시간이 지남에 따라 점점 더 사실적인 이미지를 생성하도록 생성기를 밀어냅니다.
  • CNN:컨벌루션 및 풀링 작업 레이어를 활용하여 이미지에서 특징을 추출하고 분석합니다. 이 단일 모델 아키텍처는 데이터 내의 패턴과 구조를 인식하는 데 중점을 둡니다.

전반적으로 CNN은 기존 구조화된 데이터를 분석하는 데 중점을 두는 반면, GAN은 새롭고 현실적인 데이터를 생성하는 데 중점을 둡니다.

GAN의 작동 방식

높은 수준에서 GAN은 두 개의 신경망(생성자와 판별자)을 서로 대립시켜 작동합니다. GAN은 선택한 아키텍처가 서로를 보완하는 한 두 구성 요소 중 하나에 대해 특정 종류의 신경망 아키텍처가 필요하지 않습니다. 예를 들어 CNN이 이미지 생성을 위한 판별자로 사용되는 경우 생성기는 CNN 프로세스를 역으로 수행하는 deCNN(역합성곱 신경망)일 수 있습니다. 각 구성 요소에는 서로 다른 목표가 있습니다.

  • 생성기:판별기가 속아서 실제 데이터로 분류할 정도로 높은 품질의 데이터를 생성합니다.
  • 판별기:주어진 데이터 샘플을 실제(훈련 데이터세트에서) 또는 가짜(생성기에 의해 생성됨)로 정확하게 분류합니다.

이 경쟁은 한 모델에 주어진 보상이 다른 모델에 대한 페널티이기도 한 제로섬 게임의 구현입니다. 생성기의 경우 판별기를 성공적으로 속이면 실제 데이터를 생성하는 능력을 향상시키는 모델 업데이트가 발생합니다. 반대로, 판별자가 가짜 데이터를 올바르게 식별하면 감지 기능을 향상시키는 업데이트를 받습니다. 수학적으로 판별자는 분류 오류를 최소화하는 것을 목표로 하고 생성자는 분류 오류를 최대화하려고 합니다.

GAN 훈련 과정

GAN 훈련에는 여러 에포크에 걸쳐 생성기와 판별기를 교대로 수행하는 작업이 포함됩니다. Epoch는 전체 데이터 세트에 대한 완전한 훈련 실행입니다. 이 프로세스는 생성기가 판별기를 속이는 시간의 약 50%인 합성 데이터를 생성할 때까지 계속됩니다. 두 모델 모두 성능 평가 및 개선을 위해 유사한 알고리즘을 사용하지만 업데이트는 독립적으로 수행됩니다. 이러한 업데이트는 각 모델의 오류를 측정하고 매개변수를 조정하여 성능을 향상시키는 역전파라는 방법을 사용하여 수행됩니다. 그러면 최적화 알고리즘이 각 모델의 매개변수를 독립적으로 조정합니다.

다음은 생성자와 판별자 간의 경쟁을 보여주는 GAN 아키텍처의 시각적 표현입니다.

발전기 훈련 단계:

1 생성기는 일반적으로 무작위 노이즈를 입력으로 시작하여 데이터 샘플을 생성합니다.

2 판별자는 이러한 샘플을 실제(훈련 데이터 세트에서) 또는 가짜(생성기에 의해 생성됨)로 분류합니다.

3 판별기의 응답에 따라 생성기 매개변수는 역전파를 사용하여 업데이트됩니다.

판별자 훈련 단계:

1 생성기의 현재 상태를 사용하여 가짜 데이터가 생성됩니다.

2 생성된 샘플은 훈련 데이터세트의 샘플과 함께 판별자에게 제공됩니다.

3 역전파를 사용하면 판별기의 매개변수가 분류 성능에 따라 업데이트됩니다.

이러한 반복적인 학습 프로세스는 판별자가 실제 데이터와 안정적으로 구별할 수 없는 데이터를 생성기가 일관되게 생성할 때까지 각 모델의 매개변수가 성능에 따라 조정되면서 계속됩니다.

GAN의 유형

바닐라 GAN이라고도 불리는 기본 GAN 아키텍처를 기반으로 다른 특수 유형의 GAN이 개발되어 다양한 작업에 최적화되었습니다. 가장 일반적인 변형 중 일부는 아래에 설명되어 있지만 완전한 목록은 아닙니다.

조건부 GAN(cGAN)

조건부 GAN(cGAN)은 조건이라는 추가 정보를 사용하여 보다 일반적인 데이터 세트를 훈련할 때 모델이 특정 유형의 데이터를 생성하도록 안내합니다. 조건은 클래스 레이블, 텍스트 기반 설명 또는 데이터에 대한 다른 유형의 분류 정보일 수 있습니다. 예를 들어 샴 고양이의 이미지만 생성해야 하는데 훈련 데이터 세트에 모든 종류의 고양이 이미지가 포함되어 있다고 가정해 보겠습니다. cGAN에서는 고양이 유형으로 훈련 이미지에 라벨을 붙일 수 있으며, 모델은 이를 사용하여 샴 고양이 사진만 생성하는 방법을 학습할 수 있습니다.

심층 컨벌루션 GAN(DCGAN)

Deep Convolutional GAN(DCGAN)은 이미지 생성에 최적화되어 있습니다. DCGAN에서 생성기는 deCNN(Deep Embedding Convolutional Neural Network)이고 판별기는 심층 CNN입니다. CNN은 공간 계층 및 패턴을 캡처하는 기능으로 인해 이미지 작업 및 생성에 더 적합합니다. DCGAN의 생성기는 업샘플링 및 전치된 컨벌루션 레이어를 사용하여 다층 퍼셉트론(입력 특성에 가중치를 부여하여 결정을 내리는 간단한 신경망)이 생성할 수 있는 것보다 더 높은 품질의 이미지를 생성합니다. 마찬가지로 판별자는 컨벌루션 레이어를 사용하여 이미지 샘플에서 특징을 추출하고 이를 진짜인지 가짜인지 정확하게 분류합니다.

사이클GAN

CycleGAN은 한 유형의 이미지를 다른 이미지에서 생성하도록 설계된 GAN 유형입니다. 예를 들어 CycleGAN은 쥐 이미지를 쥐로, 개 이미지를 코요테로 변환할 수 있습니다. CycleGAN은 쌍을 이루는 데이터 세트, 즉 기본 이미지와 원하는 변환을 모두 포함하는 데이터 세트에 대한 교육 없이 이미지에서 이미지로의 변환을 수행할 수 있습니다. 이 기능은 바닐라 GAN이 사용하는 단일 쌍 대신 두 개의 생성기와 두 개의 판별자를 사용하여 달성됩니다. CycleGAN에서 하나의 생성기는 기본 이미지의 이미지를 변환된 버전으로 변환하고, 다른 생성기는 반대 방향으로 변환을 수행합니다. 마찬가지로, 각 판별자는 특정 이미지 유형을 확인하여 그것이 진짜인지 가짜인지 판단합니다. 그런 다음 CycleGAN은 일관성 검사를 사용하여 이미지를 다른 스타일로 변환하고 다시 변환하면 원본 이미지가 생성되는지 확인합니다.

GAN의 응용

독특한 아키텍처로 인해 GAN은 다양한 혁신적인 사용 사례에 적용되었지만 성능은 특정 작업 및 데이터 품질에 크게 좌우됩니다. 보다 강력한 애플리케이션에는 텍스트-이미지 생성, 데이터 확대, 비디오 생성 및 조작이 포함됩니다.

텍스트-이미지 생성

GAN은 텍스트 설명에서 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 애플리케이션은 창작 산업에서 가치가 있으며, 이를 통해 작가와 디자이너는 텍스트에 설명된 장면과 캐릭터를 시각화할 수 있습니다. GAN은 이러한 작업에 자주 사용되지만 OpenAI의 DALL-E와 같은 다른 생성 AI 모델은 변환기 기반 아키텍처를 사용하여 유사한 결과를 얻습니다.

데이터 증대

GAN은 실제 훈련 데이터와 유사한 합성 데이터를 생성할 수 있기 때문에 데이터 증대에 유용합니다. 하지만 정확성과 현실성 정도는 특정 사용 사례와 모델 훈련에 따라 달라질 수 있습니다. 이 기능은 제한된 데이터 세트를 확장하고 모델 성능을 향상시키기 위한 기계 학습에서 특히 유용합니다. 또한 GAN은 데이터 개인 정보 보호를 유지하기 위한 솔루션을 제공합니다. 의료 및 금융과 같은 민감한 분야에서 GAN은 민감한 정보를 손상시키지 않으면서 원본 데이터세트의 통계적 속성을 보존하는 합성 데이터를 생성할 수 있습니다.

비디오 생성 및 조작

GAN은 특정 비디오 생성 및 조작 작업에서 가능성을 보여주었습니다. 예를 들어, GAN을 사용하면 초기 비디오 시퀀스에서 향후 프레임을 생성하여 보행자 움직임 예측이나 자율주행차의 도로 위험 예측과 같은 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 그러나 이러한 응용 프로그램은 여전히 ​​활발한 연구 및 개발 중입니다. GAN은 완전히 합성된 비디오 콘텐츠를 생성하고 사실적인 특수 효과로 비디오를 향상시키는 데에도 사용할 수 있습니다.

GAN의 장점

GAN은 현실적인 합성 데이터를 생성하고, 짝이 없는 데이터에서 학습하고, 감독되지 않은 훈련을 수행하는 기능을 포함하여 몇 가지 뚜렷한 이점을 제공합니다.

고품질 합성 데이터 생성

GAN의 아키텍처를 사용하면 데이터 증강 및 비디오 제작과 같은 애플리케이션에서 실제 데이터에 근접할 수 있는 합성 데이터를 생성할 수 있지만, 이 데이터의 품질과 정밀도는 훈련 조건 및 모델 매개변수에 크게 좌우될 수 있습니다. 예를 들어, 최적의 이미지 처리를 위해 CNN을 활용하는 DCGAN은 사실적인 이미지를 생성하는 데 탁월합니다.

짝이 없는 데이터로부터 학습 가능

일부 ML 모델과 달리 GAN은 입력 및 출력의 쌍을 이루는 예 없이 데이터 세트에서 학습할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 GAN은 쌍을 이루는 데이터가 부족하거나 사용할 수 없는 광범위한 작업에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지-이미지 변환 작업에서 기존 모델에는 훈련을 위해 이미지 데이터 세트와 해당 변환이 필요한 경우가 많습니다. 대조적으로, GAN은 교육을 위해 더 다양한 잠재적 데이터 세트를 활용할 수 있습니다.

비지도 학습

GAN은 비지도 머신러닝 방법으로, 명시적인 지시 없이 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대해 학습할 수 있음을 의미합니다. 이는 데이터 라벨링이 시간 소모적이고 비용이 많이 드는 프로세스이기 때문에 특히 유리합니다. 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 학습하는 GAN의 기능은 레이블이 지정된 데이터가 제한적이거나 얻기 어려운 애플리케이션에 유용합니다. GAN은 준지도 학습과 지도 학습에도 적용할 수 있어 레이블이 지정된 데이터를 사용할 수도 있습니다.

GAN의 단점

GAN은 기계 학습의 강력한 도구이지만 해당 아키텍처는 고유한 단점을 만듭니다. 이러한 단점에는 하이퍼파라미터에 대한 민감도, 높은 계산 비용, 수렴 실패 및 모드 붕괴라는 현상이 포함됩니다.

초매개변수 민감도

GAN은 훈련 전에 설정되고 데이터에서 학습되지 않는 매개변수인 하이퍼파라미터에 민감합니다. 예에는 네트워크 아키텍처와 단일 반복에 사용되는 훈련 예제 수가 포함됩니다. 이러한 매개변수의 작은 변화는 훈련 프로세스와 모델 출력에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 실제 적용을 위해서는 광범위한 미세 조정이 필요합니다.

높은 계산 비용

복잡한 아키텍처, 반복적인 훈련 프로세스, 하이퍼파라미터 감도로 인해 GAN은 종종 높은 계산 비용을 발생시킵니다. GAN을 성공적으로 교육하려면 전문적이고 값비싼 하드웨어와 상당한 시간이 필요하며 이는 GAN을 활용하려는 많은 조직에 장벽이 될 수 있습니다.

수렴 실패

엔지니어와 연구원은 모델의 출력이 안정적이고 정확해지는 허용 가능한 속도(수렴 속도)에 도달하기 전에 훈련 구성을 실험하는 데 상당한 시간을 소비할 수 있습니다. GAN의 수렴은 달성하기 매우 어려울 수 있으며 오래 지속되지 않을 수도 있습니다. 수렴 실패는 판별자가 실제 데이터와 가짜 데이터를 충분히 판단하지 못하는 경우를 의미하며, 성공적인 학습 중에 도달한 의도한 균형과 달리 실제 데이터를 식별하는 능력을 얻지 못하기 때문에 약 50%의 정확도가 발생합니다. 일부 GAN은 수렴에 도달하지 못할 수 있으며 복구를 위해 전문적인 분석이 필요할 수 있습니다.

모드 축소

GAN은 생성기가 제한된 범위의 출력을 생성하고 실제 데이터 분포의 다양성을 반영하지 못하는 모드 붕괴라는 문제가 발생하기 쉽습니다. 이 문제는 GAN 아키텍처에서 발생합니다. 생성기가 판별자를 속일 수 있는 데이터 생성에 지나치게 집중하여 유사한 예제를 생성하게 되기 때문입니다.