최적 수송을 활용한 GAN 개선

연구진은 생성 데이터와 실제 데이터의 분포를 더 잘 맞추기 위해 최적 수송을 활용한 새로운 GAN 변형 OT-GAN을 제안했다.

이 모델은 적대적으로 학습된 특징 공간에서 미니배치 에너지 거리를 최소화해, 편향 없는 미니배치 그래디언트와 안정적인 학습을 가능하게 한다.

OT-GAN은 큰 미니배치에서도 안정적으로 학습되며, 이미지 생성 벤치마크에서 강력한 최고 수준의 성능을 보였다.