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초록

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최근 생성 모델의 연구가 활발히 진행되면서 학습의 안정화를 증진시키는 연구를 필요로 하고 있다. 학습의 안정화 증진을 위해 학습 구조의 변화와 손실 함수의 변형의 방법이 존재하고 본 논문에서는 손실 함수의 변형을 통해 학습 안정화 방법을 보였다. 기존의 생성 모델의 학습 방식인 분포 간의 비교에서 히스토그램 분포로 변환 후 분포 간의 거리를 히스토그램 거리로 비교하는 방법을 제시한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
2.1. GAN
2.2. WGAN
2.3. f-GAN
3. 실험방법
3.1. 데이터셋 및 실험 환경
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 서장원 [ 전기전자공학과 고려대학교 ]
• 태동현 [ 전기전자공학과 고려대학교 ]
• 석준희 [ 전기전자공학과 고려대학교 ] 교신저자

참고문헌