GAIN: Missing Data Imputation using Generative Adversarial Nets - 간단 리뷰

구조 Generator missing 부분을 완전히 채우기 discriminator의 오분류율을 최대화하게 하는 것이 목표. 최대화한다는 것을 적 진짜인지 가짜인지 구별을 못하게 하는 것 0.5로 만드는 것. Discriminator imputed components와 관측된 값 사이에서 분별하기 생성된 것과 기존의 것 사이에서 분류하는 분류 로스를 최소화해야 한다. hint discriminator에게 특정 정보를 좀 더 주는 역할 이것을 통해 generator는 true underlying data 분포에 따라서 생성할 수 있게 하는 길잡이 역할을 하는 듯 Generator missing부분은 Generator에서 가져오겠다는 의미 M은 Masking Matrix Discriminator 하지만 이런..

2019.06.08