📊 Gen 09 WGAN의 안정성 — Wasserstein 거리로 학습을 안정화 Clipchamp로 제작
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📊 WGAN의 안정성 — Wasserstein 거리로 학습을 안정화 2017년, 아르조프스키가 수학으로 GAN의 근본적 불안정성을 해결했습니다. Jensen-Shannon 발산 대신 Wasserstein 거리를 사용한 WGAN은 모드 붕괴와 그래디언트 소실 문제를 획기적으로 개선했죠. 수학적 엄밀함이 AI 학습을 구원한 순간을 함께 탐험해보세요. 🌟 핵심 포인트
기존 GAN의 Jensen-Shannon 발산과 그래디언트 소실 문제 Wasserstein 거리(Earth Mover's Distance)의 수학적 우수성 립시츠 제약과 웨이트 클리핑을 통한 안정화 메커니즘 예측 가능한 학습 곡선과 모드 붕괴 해결 현대 생성 모델들의 안정성 기초 원리 제공
👉 다음 에피소드에서는 ProgressiveGAN이 점진적 해상도 증가로 초고해상도 생성을 실현한 혁신을 다룹니다. 생성형 AI 15년 여정을 함께하려면 구독과 좋아요를 눌러주세요! 🏷️ #생성AI #WGAN #Wasserstein거리 #GAN안정화 #아르조프스키 #AI역사 #수학적AI #딥러닝