Deep Learning study

저번글에선 SN GAN의 전반적인 내용과 기본적인 컨셉에대해서 알아보았습니다. 이번 글에서는 본격적인 Spectral Normalization의 이론적인 바탕과 내용에대해서 알아봅시다. 저번 글에서 Optimal한 D가 f라는 형태의 모양을 가질때에 , 그 함수는 unbounded 되어있기때문에 gradient가 폭발해버리는 현상이 일어난다고 말했었죠. 그래서 그 폭발을 막기위해서 사용할 방법이 Lipschitz constant를 제한하는 것이였습니다. $$ \underset{\lVert f \rVert_{Lip} \le K}{\arg \max }V(G,D)$$ 여기서 말하는 Lipschitz norm(||f||Lip)은 f의 Lipschitz Constant를 의미합니다. 이제 이러한 condition..

Deep learning 논문들을 읽다보면 정말 자주나오는 단어입니다. 다소 헷갈릴 수있는 개념인 Normalization과 Regularization에 대해서 알아보도록 합시다. Regularization 이 방법은 모델에 제약(penalty)을 주는 것 입니다. 쉽게 말하자면, perfect fit 을 포기함으로써(trainging accuracy를 낮춤으로써) potential fit을 증가시키고자(testing accuracy를 높이고자) 하는 것 입니다. 위의 오른쪽 그래프를 보면 모든 traing data에대해서는 완벽하게 fitting되어 있습니다. 하지만 이 모델은 일반적으로 적용했을때 옳바른 output을 내지 못하겠죠. 따라서 너무 높은 complexity를 피하기 위해서 쓰는 방법이 ..