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GAN은 최근에 주목받는 딥러닝 기술 중에 하나입니다.

그동안 GAN을 공부함에 있어서 주로 인터넷을 이용하던가 아니면 논문을 읽으면서 어렴풋이 개념을 이해했었습니다.

프로젝트에 GAN을 도입을 검토해야 하고 있던 중에 "GAN인 액션" 이란 책을 접하게 되었습니다.

이 책의 특징은 GAN의 알고리즘 자체를 마치 이야기하듯 이해하기 쉽게 설명을 해놨다는 점입니다.

이 책은 GAN을 소개하면서 시작합니다. 오토 인코더와 naive GAN 그리고 CNN을 이용한 DCGAN을 설명합니다. 

여러 가지 GAN 알고리즘을 컬러로 된 그림과 핵심만 간추린 코드 블록을 곁들이니 한결 이해하기 쉬웠습니다.

5장의 GAN 훈련의 어려움과 노하우 부분은 앞으로 프로젝트에 GAN을 적용할 때 주의해서 봐야 할 부분입니다.

GAN 학습의 어려운 점을 설명하고 DCGAN의 손실 함수를 개선한 WGAN에 대해 설명하면서 훈련 노하우에 대해 설명을 합니다.

11장의 의료와 패션 분야에서 어떻게 사용되는지 설명을 통해 앞으로 어떻게 GAN을 이용하면 좋을지 어렴풋이 머릿속에 그려지게 되었습니다.

한 가지 아쉬운 점은 최근 주목받고 있는 StyleGAN도 이런 식으로 설명을 해줬으면 좋겠다는 생각이 들었습니다. 개정판을 기대해 봅니다.