GAN을 이용한 이상탐지

이 게시물은 GAN(Generative Adversarial Network)의 개념과 이상탐지 분야에서의 활용에 대해 설명합니다.

생성 모델과 판별 모델

• 판별 모델은 분류 경계를 찾는 데 집중
• 생성 모델은 데이터 분포를 학습하여 유사한 샘플 생성

GAN 개념 및 아키텍처

• 생성자와 구분자가 적대적으로 경쟁하여 진짜 같은 데이터를 생성

GANomaly를 이용한 이상탐지

• Encoder-Decoder-Encoder 구조의 생성자
• Encoder Loss, Contextual Loss, Adversarial Loss의 합으로 손실 함수 구성
• MNIST 데이터를 이용한 구현 및 학습 과정 설명
• 이상탐지 점수 산출 및 시각화

결론

GANomaly 모델의 전체 아키텍처와 손실 함수 정의, 테스트 및 시각화를 중점적으로 다루었으며, 다음 글에서는 CNN 기반 이상데이터 분류를 다룰 예정입니다.