[GAN study] GAN 학습로드맵

GAN 스터디 포스팅의 시작!

석사 생활이 시작되었고..!! 아니 벌써!! 🙀 연구주제를 GAN 을 사용하여 image generation 을 하는 방향으로 결정하였다. 더 자세한 연구 주제는 공부하면서 이번학기 안으로는 꼭! 정할 예정이다. 😃

나의 원활한 연구와 논문을 위해 열심히 GAN에 대해 공부하고자 한다.

GAN에 대한 감을 잡기 위해서 논문도 읽겠지만, (GAN 논문에 대해서는 논문 로드맵을 참고하여 리뷰할 예정이다.)

GAN에 대한 포스팅을 많이 올린 Jonathan Hui의 GAN — GAN Series (from the beginning to the end) 블로그에 있는 있는 포스팅을 해석 하면서 공부할 예정이다.

총 25개의 포스팅이 올라와 있으며 나의 [GAN study] 포스팅은 이 시리즈에 맞추어 진행할 예정이다.

목표는 주1회 스터디 포스팅! 25주 안에 마무리 하는 것이다. 화이팅 화이팅 다짐하며 오늘도 연구합시다👏👏👏

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아래 리스트들은 GAN의 application, 이슈와 해결책들을 다루고 있다.

[1] ~ [3] 은 GAN의 basic에 대해 다루고 있고 [4],[5]는 GAN의 종류를 소개해주고 있다.[6]은 GAN의 이슈, [7]은 개선책, [8] ~ [14]는 네트워크 개선 디자인, [15]~[22] 는 비용에 대한 개선, [23]은 최적화 마지막 두개는 GAN의 논문을 리뷰한다.

학습 로드맵

• Basics

[1] What’s GAN Generative Adversary Networks?

[2] Some cool applications of GANs.

[3] How to measure GAN performance?

• showcase

[4] CycleGAN

[5] Super Resolution GAN (SRGAN)

• GAN Issues

[6] Why it is so hard to train Generative Advisory Networks!

• General GAN Improvements

[7] Ways to improve GAN performance - General GAN Improvements

• Improving the Network design

[8] DCGAN (deep convolutional generative adversarial networks)

[9] CGAN & InfoGAN (using labels to improve GAN)

[10] Stacked Generative Adversarial Networks (SGAN)

[11] Progressive growing of GANs

[12] Self-Attention Generative Adversarial Networks (SAGAN)

[13] Spectral Normalization

[14] StyleGAN & StyleGAN2

• Improving the cost function

[15] LSGAN (How to be a good helper?)

[16] Wasserstein GAN & WGAN-GP

[17] Energy based GAN (EBGAN) & Boundary Equilibrium GAN (BEGAN)

[18] RSGAN & RaGAN (A new generation of cost function.)

[19] What is wrong with the GAN cost function?

[20] Does LSGAN, WGAN, WGAN-GP or BEGAN matter?

[21] Proof (GAN optimal point)

[22] DRAGAN

• Optimization

[23] Unrolled GAN (how to reduce mode collapse)

• Paper Review

[24] A comprehensive review into the gangsters of GANs (Part 1)

[25] A comprehensive review into the gangsters of GANs (Part 2)