생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 Geoffrey Hinton, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio가 제안한
딥러닝의 혁신적인 모델로, 생성 모델과 판별 모델이라는 두 개의 신경망이 경쟁하며 학습하는 구조를 가지고 있습니다.
GAN은 이미지 생성, 벡터 이미지 변환, 스타일 변환 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 그 가능성은 무궁무진합니다.
그러나 GAN은 다양한 도전 과제에 직면해 있습니다. 이 글에서는 GAN의 기본 개념 및 구조를 설명하고,
파이토치(PyTorch)를 활용한 기본적인 GAN 구현 예제와 함께 여러 도전 과제에 대해 알아보겠습니다.
GAN의 기본 개념
GAN은 두 개의 네트워크로 구성됩니다. 첫 번째 네트워크는 데이터 샘플을 생성하는 역할을 하는 생성자(Generator)이며,
두 번째 네트워크는 생성된 데이터와 실제 데이터(훈련 데이터)를 구분하는 역할을 하는 판별자(Discriminator)입니다.
이 두 네트워크는 게임 이론적 맥락에서 서로 대립하는 관계에 있습니다. 생성자의 목표는 판별자를 속여서
생성한 데이터가 실제 데이터와 구분되지 않도록 하는 것이고, 판별자의 목표는 생성자가 만든 데이터를 정확히
분류하는 것입니다.
GAN의 구조
- 생성자(Generator):
무작위 노이즈 벡터를 입력받아 그것으로부터 점차 실제 데이터와 유사한 샘플을 생성합니다.
- 판별자(Discriminator):
진짜 데이터와 생성된 데이터를 입력받아, 입력이 진짜인지 가짜인지 구별하는 확률을 출력합니다.
파이토치를 활용한 GAN의 구현
다음은 파이토치를 사용하여 GAN을 구현하는 간단한 예제입니다. MNIST 숫자 데이터를 사용하여 숫자 이미지를 생성하는
GAN 모델을 구현해 보겠습니다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torchvision.utils import save_image
# 하이퍼파라미터 설정
latent_size = 64
batch_size = 128
num_epochs = 100
learning_rate = 0.0002
# 변환 설정 및 데이터 로드
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
mnist = datasets.MNIST(root='data/', train=True, transform=transform, download=True)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=mnist, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 생성자 모델 정의
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(latent_size, 256),
nn.ReLU(True),
nn.Linear(256, 512),
nn.ReLU(True),
nn.Linear(512, 1024),
nn.ReLU(True),
nn.Linear(1024, 28 * 28),
nn.Tanh() # 출력 범위 [-1, 1]
)
def forward(self, z):
return self.model(z).view(z.size(0), 1, 28, 28)
# 판별자 모델 정의
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
self.model = nn.Sequential(
nn.Linear(28 * 28, 1024),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Linear(1024, 512),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Linear(512, 256),
nn.LeakyReLU(0.2),
nn.Linear(256, 1),
nn.Sigmoid() # 출력 확률
)
def forward(self, img):
return self.model(img.view(img.size(0), -1))
# 생성자 및 판별자 초기화
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()
# 손실 함수 및 최적화 기법 설정
criterion = nn.BCELoss()
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=learning_rate)
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=learning_rate)
# 모델 학습
for epoch in range(num_epochs):
for i, (imgs, _) in enumerate(train_loader):
# 진짜 이미지에 대한 라벨
real_labels = torch.ones(imgs.size(0), 1)
# 가짜 이미지에 대한 라벨
fake_labels = torch.zeros(imgs.size(0), 1)
# 판별자 학습
optimizer_D.zero_grad()
outputs = discriminator(imgs)
d_loss_real = criterion(outputs, real_labels)
z = torch.randn(imgs.size(0), latent_size)
fake_imgs = generator(z)
outputs = discriminator(fake_imgs.detach())
d_loss_fake = criterion(outputs, fake_labels)
d_loss = d_loss_real + d_loss_fake
d_loss.backward()
optimizer_D.step()
# 생성자 학습
optimizer_G.zero_grad()
outputs = discriminator(fake_imgs)
g_loss = criterion(outputs, real_labels)
g_loss.backward()
optimizer_G.step()
# 이미지 저장
if (epoch+1) % 10 == 0:
save_image(fake_imgs.data, f'images/fake_images-{epoch+1}.png', nrow=8, normalize=True)
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], d_loss: {d_loss.item():.4f}, g_loss: {g_loss.item():.4f}')
GAN의 도전 과제
GAN은 여러 가지 도전 과제에 직면해 있습니다. 이 섹션에서는 그 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.
1. 모드 붕괴(Mode Collapse)
모드 붕괴는 생성자가 제한된 수의 출력만 생성하도록 학습하세요 발생하는 현상입니다.
이는 생성자가 하나의 이미지를 여러 번 생성하는 결과를 낳아 다변화된 결과를 제공할 수 없습니다.
이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 기법이 제안되었으며, 그 중 하나는 다수의 다양한 가짜 데이터를 생성할 수 있도록
하는 것입니다.
2. 불안정한 훈련
GAN의 훈련은 종종 불안정하며, 판별자와 생성자의 학습 과정이 불균형하면 훈련이 제대로 진행되지 않을 수 있습니다.
이를 해결하기 위해 다양한 최적화 방법과 훈련 전략을 사용하는 것이 필요합니다.
3. 부정확한 판별
판별자가 너무 강력하면 생성자가 학습하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 생성자가 너무 약하면 판별자가
쉽게 속이는 결과를 낳을 수 있습니다. 적절한 훈련 균형을 유지하는 것이 중요합니다.
4. 고차원 공간에서의 문제
GAN의 훈련은 고차원의 데이터에서 진행되며, 이로 인해 학습이 어려워지는 경우가 많습니다.
고차원 공간에서의 데이터 특성을 잘 이해하고 적절한 방법으로 모델을 설계해야 합니다.
결론
GAN은 매우 강력한 생성 모델이지만, 여러 도전 과제를 가지고 있습니다. 파이토치를 사용하면 GAN을 쉽게 구현하고
실험할 수 있으며, 이를 통해 GAN의 이해도를 증진시킬 수 있습니다. GAN의 발전 가능성은 무궁무진하며, 앞으로 더
많은 연구와 개선이 이루어질 것입니다.