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오늘은 StyleGAN이 등장한 논문"A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks"을 리뷰해보려고 합니다.  이 글은 나동빈님의 https://www.youtube.com/watch?v=HXgfw3Z5zRo 리뷰 영상을 참고하여 작성하였습니다. StyleGAN은 이미지 생성 네트워크 중에서 뛰어난 성능을 보이는 아키텍처를 제안합니다.  우선 StyleGAN을 등장시킨 Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks의 주요 contribution은 다음과 같습니다. PGGAN을 기반으로 style transfer 분야의 아이디어를 활용해 고성능..

On-policy vs Off-policyOn-policy현재의 정책을 사용하여 행동을 선택하고, 그 행동을 통해 얻은 경험을 통해 동일한 정책을 업데이트한다. 즉, 에이전트는 학습하는 동안 항상 현재의 정책을 따른다.정책을 직접적으로 평가하고 업데이트한다.현재의 정책을 따르기 때문에 안정적이지만, 때때로 최적의 정책을 찾는 데 더 오래 걸릴 수 있다.ex) 로봇이 미로를 탐색하면서 장애물을 피하고 목표 지점에 도달하려고 한다. 로봇은 현재의 정책을 따라 움직이며, 만약 장애물에 부딪히거나 목표에 도달하면 그 경험을 바탕으로 정책을 업데이트한다. 로봇은 항상 현재의 정책을 따르기 때문에, 정책이 서서히 개선되면서 목표에 더 빠르게 도달하게 된다.대표 알고리즘: SARSA, A3C, PPOOff-polic..

만약 내가 찍은 일상사진에 고흐 혹은 피카소의 작품 스타일을 적용하고 싶다면 어떻게 해야 할까? 인공지능의 가장 기본적인 내용으로 생각해 보자면 일반적인 사진과 미술 작품 스타일의 그림 여러 쌍을 supervised learning으로 학습시킬 수 있을 것이다.  하지만, 생각해 보면 사진과 미술 작품이 쌍으로 존재하는 데이터셋을 찾기란 쉽지 않다. 사실 거의 없다고 봐도 무방하다. 그렇다면 어떤 방식을 이용해서 유명한 화가의 스타일을 내 사진에 적용할 수 있을까? CycleGAN을 이용하면 가능하다.  CycleGAN을 이용하면 다음 그림과 같이 unpaired 된 도메인 간 style transfer가 가능하다.   CycleGAN은 'Unpaired Image-to-Image Translation ..

Docker를 사용할 때 VmmemWSL가 차지하는 메모리가 굉장히 커져서 컴퓨터가 느려지는 느낌을 받을 때가 있습니다. 본인도 그러했던 경험을 토대로 Docker 사용 시 VmmemWSL이 차지하는 리소스를 .wslconfig 파일을 통해 제한하는 방법을 정리해보았습니다! 왜 .wslconfig 파일로 Docker 리소스를 제한해야 하는지WSL2를 통해 Docker를 사용하면 편리하지만, 기본 설정으로는 VmmemWSL이 많은 시스템 리소스를 소비할 수 있습니다. 특히, Docker 컨테이너가 여러 개 실행될 때 시스템 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 .wslconfig 파일을 사용하여 리소스 사용을 제한할 수 있습니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.메모리 사용 관리: ..

1. 도커 메모리 제한의 필요성도커 컨테이너는 기본적으로 호스트 시스템의 모든 자원을 공유합니다. 따라서 하나의 컨테이너가 과도하게 메모리를 사용할 경우 다른 컨테이너나 호스트 시스템 전체에 영향을 줄 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 각 컨테이너의 메모리 사용을 제한하는 것이 중요합니다. 2. 도커 메모리 제한 옵션도커에서는 컨테이너의 메모리 사용을 제한하기 위한 다양한 옵션을 제공합니다. 주요 옵션은 다음과 같습니다:--memory 또는 -m: 컨테이너의 최대 메모리 사용량 설정--memory-swap: 컨테이너가 사용할 수 있는 스왑 메모리 양 설정--memory-reservation: 컨테이너가 사용할 수 있는 최소 메모리 양 설정여기서 swap 메모리는 컴퓨터 시스템에서 물리적 메모리(RAM)가..

발생한 오류도커 컨테이너 안에서 딥러닝 모델을 학습을 돌려놓고 나중에 확인해 보니 아무런 오류 메시지 없이 실행이 중단되고 도커 컨테이너에서도 나와져 있었다.  GPU 메모리가 부족하면 애초에 학습이 실행되지 않거나 OOM 에러메시지라도 떴을 텐데에러 메시지가 없어서 오류의 원인도 찾지도 못하고 헤메던 중에 도커 데스크탑의 extensions에서 Resource Usage를 알게 되어 이 extensions을 통해 cpu 사용량, 메모리 사용량 추이를 확인하니 메모리 사용량이 증가하다가 한계에 다다르면 학습이 중단되는 것을 확인할 수 있었다.  GPU가 아닌 CPU 메모리가 부족해져서 중단되었던 것을 알게 되고 여러 해결 방법을 찾아보다가 도커 데스크탑 자체가 메모리를 많이 잡아먹는다는 내용이 많았고, ..

발생한 오류우분투 환경에서 파일을 다운로드하려고 할 때 다음과 같은 오류가 발생하였다. curl : command not found error curl 명령어는 명령줄에서 데이터를 전송하기 위해 사용되는 도구로 curl은 다양한 프로토콜을 지원하며, 주로 HTTP, HTTPS, FTP 등을 통해 데이터를 다운로드하거나 업로드할 때 사용된다. 해결 방법curl을 설치하면 된다!apt-get -y updateapt-get -y install curl본인의 경우에는 도커 안에서 우분투를 실행하는 것이었는데, sudo 명령어를 사용할 필요가 없었다.  sudo 쓸 경우sudo apt-get -y updatesudo apt-get -y install curl  Referencehttps://stackoverflo..

발생한 오류도커에서 가상환경을 구축하려고 도커파일에 다음과 같은 명령어를 실행시키도록 했는데pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 다음과 같은 오류가 발생하였다. no matching distribution found for torch==1.7.1+cu110 no matching distribution 오류는 해당 버전의 PyTorch 패키지를 찾을 수 없을 때 발생한다.    해결 방법python 버전을 3.8로 변경해주면 위 버전을 그대로 설치해줄 수 있다. 본인의 경우는 도커로 환경을 구축하는 중이었고 도커 파일..