이전 글 - [딥러닝 일지] PyTorch로 DCGAN 훈련해보기 WGAN 논문: https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf DCGAN의 한계와 차이점 WGAN은 기존의 DCGAN 네트워크 구조는 거의 그대로 두고, 손실 함수만 바꿔서 학습을 안정화시켰다. 모드 붕괴 이진 분류(Binary Cross Entropy)로 진짜/가짜 여부만 판별하기 때문에 발생하는 문제가 있다. 결국은 판별자를 속이는 이미지를 만들도록 학습했기 때문에, 잘 속이는 일부 샘플(mode)을 발견하면 그것만 계속 만들어낸다. 잠재 공간의 모든 포인트가 일부 샘플로 모이면, 손실 함수의 미분값이 0에 가까운 값으로 무너지게 된다. (mode collapse) 이전 글에서도 직접 학습해 본 결과에서 확인할 수 ..