celebA_gan

• 단순 MLP를 사용한 GAN으로 celebA 얼굴 이미지를 학습, 생성한다.

• pytorch를 사용, celebA dataset은 resize해서 따로 생성해둔것을 loader로 로드한다.

• Generative Adversarial Networks 참고하여 작성.

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• Discriminator : FC-LeakyReLU-FC-LeakyReLU-FC-Sigmoid

• Generator : FC-BatchNorm1d-ReLU-FC-BatchNorm1d-ReLU-FC-Tanh

• Loss ftn : Mean Squared Error

• Optimizer : Adam

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• Discriminator : random Z값으로 fake, Real data 분별하게 학습

• Generator : random Z값으로 생성한 fake를 discriminator가 real로 판별하도록 학습

• 생성/분별 시 RGB를 따로 처리할 필요가 있음. 따라서 (image size)*3의 학습 용량을 가짐.

• 학습과정을 보기 위해 random Z값이 아닌 고정된 Z값으로 생성한 이미지도 출력.

epoch	result	result(fixed z)
0
100
100
200

• 단순 MLP(fully connected layer만 사용)가 아닌 convolution을 사용한 DCGAN을 사용하면 조금이나마 자연스러운 결과를 가져온다.

• 사람의 얼굴은 MLP에서 처리하기엔 너무 복잡한 DATA를 가지고 있는 듯 하다.