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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 권주원(Kweon Ju-won) (검색결과 1 건)
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      • GAN의 Residual Block 사용에 관한 구조적 비교 연구

        권주원(Kweon Ju-won),유지상(Yoo Ji-Sang),권순철(Kwon Soonchul) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

        본 논문은 딥러닝 기반 생성 모델인 GAN에서 Residual 구조를 사용했을 때와 사용하지 않았을 때 Generator의 성능을 측정하여 비교한다. GAN에서 Residual 구조를 이용하면 약간의 네트워크의 파라미터 수가 증가하는 단점이 존재하지만 Residual Block을 사용하지 않았을 경우에 비해 FID 값이 작아지는 이점이 있다. FID는 두 분포간의 거리를 측정하는 지표로 작을수록 두 분포가 가깝다는 것을 의미하며 값이 작을수록 모델이 좋은 성능을 갖는다. 실험 결과로 Residual Block을 사용한 경우 크게는 38.3197부터 적게는 1.39까지 FID 값이 작아짐을 보였고 이는 네트워크의 성능이 증가함을 의미한다. 본 실험을 통해 작은 크기의 데이터셋에서는 GAN 구조에 Residual Module을 이용하면 성능이 높아짐을 알 수 있다.

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