GAN loss의 단점을 극복하기 위한 Perceptual loss

1. motivation CycleGAN이 unsupervised data set으로 학습할 수 있다는 가능성을 보여주었고 심지어 더 쉬운 MAE loss나 MSE loss를 사용한 학습 방법이 있는데 supervised data set을 이용한 conditional GAN(Pix2Pix)을 주로 사용하는 이유는.... 선명한 이미지를 얻을 수 있다는 장점이 있기 때문임 그러나 conditional GAN은 학습이 대단히 어렵다. discriminator와 generator의 alternating training이라는 구현이 어려우면서 실제로 원하는대로 잘 안되는 단점이 크다. GAN을 안쓰고는 선명한 이미지를 얻을 수 있는 방법은 없을까? 2. perceptual loss vs. GAN loss GAN..