Generative Adversarial Network (GAN) 설계 시 고려할 부분

 

 

 

1. GAN은 Generator와 Discriminator가 서로 경쟁하며 학습이 진행되는 network 구조라서 어느 하나의 성능이 낮으면 한 쪽으로 훅 치우치는 경향이 있다.
2. Optimizer와 Learning rate에 따른 성능 차이도 꽤 심하게 나타난다.
3. GAN에서 개인적으로 가장 곤란한 게
   성능이 안 나와서 train loss든 train accuracy든 들여다봐도 뭐가 문제인지 해석하기 어렵다는 점이다.
   이럴 땐 우선 Discriminator의 복잡도를 올려보자.