[생성 AI 2판] dcgan의 label smoothing 관련 질문입니다.

[WOOSEOK HAN (Kyle)]

DCGAN의 train_step 메소드 구현과정에서, 다음과 같은 코드에 의문이 생겨 질문드립니다.

```

real_labels = tf.ones_like(real_predictions) 

real_noisy_labels = real_labels + NOISE_PARAM * tf.random.uniform( tf.shape(real_predictions) )

fake_labels = tf.zeros_like(fake_predictions) 

fake_noisy_labels = fake_labels - NOISE_PARAM * tf.random.uniform( tf.shape(fake_predictions) )

```

real_labels 와 fake_labels를 각각 `tf.ones_like`와 `tf.zeros_like`로 만들어준 후에 label smoothing을 진행하는 것으로 이해했는데요. `tf.random.uniform`이 0에서 1.0사이의 무작위 수를 생성하므로 real_noisy_labels에 -연산이, fake_noisy_labels에 + 연산이 들어가야 맞는 것 아닌가요?

[Haesun Park]

앗 그렇네요. ㅠ.ㅠ 

훈련이야 되겠지만 올바른 레이블 설정은 아닙니다.

알려 주셔서 감사합니다! :)

2025년 7월 29일 (화) 오후 4:14, WOOSEOK HAN (Kyle) <hwoos...@gmail.com>님이 작성:

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