
Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide MArker Discovery 일명 "AnoGAN"에 대한 paper을 읽고 정리한 공부자료 입니다. 기본개념 GAN이란? GAN의 학습 과정은, Discriminator가 Real과 Fake를 잘 맞추도록 훈련을 한 다음, Generator가 만들어낸 Fake image가 Discriminator에서 Real로 나오도록 하는 학습 과정입니다. DCGAN - CNN vs MLP MLP : 3차원 데이터를 1개의 Vector로 풀어서 인식한다. 그로인해 단점은 이미지의 위치 정보를 무시하게 된다(feature loss발생) CNN : 3차원 데이터 입력을 그대로 사용한다..
Python/머신러닝&딥러닝 2019. 11. 5. 13:54