cycleGAN

 

목적 : different domain(style) dataset간의 style transfer

 

 

다른 도메인의 set A, set B 가 있을 떄,

 

1. GAN loss : A -> B domain으로 가는 G 학습 (G(A) = B^)

2, consistency loss :  F(G(A)) ~= A

 

 

per-image (freezed model) optimization 이 아닌 per-dataset GAN 학습임.