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Discriminator Rejection Sampling

    Generative Adversarial Networks(GANs)는 머신러닝 기술의 일종으로 생성자(generator)와 판별자(discriminator) 두 네트워크를 적대적으로 경쟁시켜 학습시키는 프레임워크를 말합니다. 보통 GANs에서는 학습이 완료되면 생성자 네트워크만 사용하고 판별자 네트워크는 버리게 됩니다. 하지만, 학습 이후에 여전히 생성자 네트워크가 실제 데이터 분포를 완벽히 묘사하지 못하고 판별자 네트워크가 이에 대해 중요한 정보를 가지고 있을 수도 있습니다. 그렇다면 학습 이후에도 판별자 네트워크를 활용하여 생성자 네트워크의 성능을 높일 수 있지 않을까요?     Discriminator Rejection Sampling(DRS)은 ICLR 2019에 accept된 논문으로 GANs 학습 이후에 판별자(discriminator)를 이용하여 생성자(generator)의 성능을...