[Aiffel] 아이펠 46일차 개념 정리 및 회고

1. 딥러닝 개념

1) GAN vs cGAN

	GAN의 구조	cGAN
목적함수	$min_{G}max_{D}V(D,G)=\mathbb{E}_{x\sim p_{data}~(x)}[log D(x)] + \mathbb{E}\_{z\sim p_x(z)}[log(1-D(G(z)))]$	$min_{G}max_{D}V(D,G)=\mathbb{E}_{x\sim p_{data}~(x)}[log D(x\|y)] + \mathbb{E}\_{z\sim p_x(z)}[log(1-D(G(z\|y)))]$
	Generator + Discriminator / minimax game - z: 임의의 노이즈 - D: Discriminator (식을 최대화하는 방향으로 학습) - G: Generator (식을 최소화하는 방향으로 학습)	- y: 특정 조건을 나타내는 정보 (z를 어떤 이미지로 생성해야 하는지에 대한 방향성 제시) ex) MNIST를 학습시키는 경우 0~9까지의 label 정보

2. 회고

오랜만에 진행하는 노드여서 그런지 아니면 이미 NLP로 가기로 마음을 굳혀서 그런지 잘 집중이 되지 않았다. 아마 주말 중에 마무리를 할 거 같다. Pix2Pix는 잘 이해가 가지 않아서 따로 정리하지 않고 그냥 어디에 쓰인다 정도로만 이해했다. Batch normalization하고 Dropout이 나왔는데 또 기억이 안나서 다시 봐야할 거 같다.