1. motivation 한 image를 다른 image로 바꾸는 것이라고 생각하면 된다 저해상도 image를 고해상도 image로 바꾸는 super resolution 흑백사진을 컬러사진으로 바꾸는 colorization image의 style을 바꾸는 style transfer 다음은 input image를 Van Gogh, Monet 스타일 등으로 바꾼 예시 다음은 전혀 다른 느낌의 게임 테마를 만드는 예시 디자이너, 게임감독 비용을 감소시키며 디자이너들에게 영감을 주는 용도로도 활용될 수 있다 2. super resolution 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 출력하는 문제 conditional GAN의 대표적인 예시 GAN을 이야기해서 GAN으로만 풀 수 있는 거 아니냐고 물을 수 있겠지만 ..
참값 $S$의 추정량 $\hat{S}$이 아주 좋은 성질로 $E(\hat{S})=S$을 만족한다면 불편추정량(unbiased estimator)이라고 한다. 참값과 추정값 사이에는 분명한 차이가 있는데 이것을 오차(error)라고 한다. $$e={\hat{S}}-S$$ 많은 경우에 참값은 알 수 없는 값이니까 $e={\hat{S}}-S$를 구하는 것은 불가능하다. 사실 $\hat{S}$이 표본추출에 의해 랜덤하니까 $e={\hat{S}}-S$도 랜덤한 확률변수이므로 어느 정도 나오리라는 기댓값 정도는 구할 수 있다 오차 제곱의 기댓값 $E((\hat{(S} -S) ^{2} )$을 Mean square for error, 그 유명한 MSE이다. 이것을 최소로 하는 추정량 $\hat{S}$을 선택하는 것이 ..
1. MSE loss(mean square error) regression 문제에서 사용하는 가장 대표적인 loss function L2 norm을 사용한다고 해서 L2 loss라고도 부른다. true value와 predicted value의 제곱합의 평균이다. $$MSE= {\sum _{i=1} ^{n} \frac{(y _{i} -y _{i}^{p} ) ^{2}}{n}}$$ root를 씌운 RMSE(Root Mean squared error)를 종종 쓰기도 한다. $$RMSE= \sqrt [2]{\sum _{i=1} ^{n} \frac{(y _{i} -y _{i}^{p} ) ^{2}}{n}}$$ 풀기 쉽다는 이유에서 가장 많이 쓰인다. 미분을 하기 쉬워서, 최적화하기가 쉬워서 자주 쓰인다. 그러나 o..
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