[PAPER] Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

[hyerim1048]

📝 Introduction

• 논문 분야: Computer Vision
• 논문에서 정의한 문제: GAN 학습의 불안정성, CNN 을 활용한 unsupervised learning 연구의 부족
• 논문에서 제안한 방법론: CNN 을 활용하여 GAN 학습 안정화
  • all convolutional net
  • eliminating fully connected layer on top of convolutional features
  • batch normalization
  • ReLU in the generator, LeakyReLU in the discriminator

Why?

생성모델의 가장 기본이 되는 모델로, Generation Model 을 시작하기 가장 좋은 논문이라고 생각했습니다.

Issue card & Schedule

• 데이터셋 준비
• 테스트 코드 작성
• 모델 구현
• Pytorch-lightning
• W&B
• 서빙

Reference

Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

[ssaru]

오! GAN! GAN을 하시는 이유가 있으실까요? 시작하게된 계기가 궁금하네요! ㅎㅎ

[hyerim1048]

@ssaru 전에 얘기했듯이 생성모델 쪽 (스타일 트랜스퍼 계열 모델)을 이용해서 회사에 도움 될 만한 모델 하나를 만들어보고 싶었어요 그래서 완전 기초가 되는 논문 하나를 선택했구요!!

[ssaru]

@hyerim1048 답변감사합니다. 화이팅이예요! ㅎㅎ