이번 게시물에서는 GAN의 타당성에 대한 증명 2개를 해보겠습니다. 아직 GAN의 작동 원리에 대한 이해가 깊지 않다면 아래 게시물 ↓ 을 먼저 보고 와주세요 :) 증명에 앞서, GAN을 비롯한 모든 생성 모델 (Generative Model)의 목적을 다시 한번 떠올려보겠습니다. 내가 닮고자 하는 data의 분포와 가장 유사하도록 Generator의 분포를 형성하는것이 바로 그 목적이었습니다. 다른 말로, $P_{data}$와 $P_g$ 거리가 최소가 될 수 있도록 만들어주는 것입니다. 이를 수식으로 표현하면, ↓ $$P_{data} = P_g$$ 따라서 GAN은 아래 두가지 를 증명합니다. 1. $P_{data} = P_g$일때가 Global Optimum인가 : $P_{data}$와 gernerat..