update GAN ch3

Author: mmminji

book/chapters/GAN/Ch3-GAN.ipynb

@@ -577,7 +577,7 @@
    "source": [
     "이제 구축된 모델을 학습시켜보겠습니다. 학습 횟수는 50으로 지정하고, 생성모델과 판별모델 모두 Adam 최적화 방법을 사용해보겠습니다. 각 하이퍼파라미터는 튜닝하여 다양한 실험을 해볼 수 있습니다. \n",
     "\n",
-    "학습은 생성모델, 판별모델 순으로 진행됩니다. 생성모델에서는 판별모델을 속일 수 있는 컬러 이미지를 생성하도록 학습합니다. 그리고 판별모델에서는 컬러 이미지를 진짜(real)로, 흑백 이미지를 가짜(fake)로 인식하도록 학습합니다"
+    "학습은 생성모델, 판별모델 순으로 진행됩니다. 생성모델에서는 판별모델을 속일 수 있는 컬러 이미지를 생성하도록 학습합니다. 그리고 판별모델에서는 컬러 이미지를 진짜(real)로, 흑백 이미지를 가짜(fake)로 인식하도록 학습합니다."
    ],
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {}
@@ -853,7 +853,7 @@
    "source": [
     "5에폭마다 생성모델과 판별모델의 가중치를 저장하여 나중에 학습된 모델을 재구현할 수 있도록 합니다. 그리고 각 모델의 로스값과 생성모델에서 생성한 이미지를 출력하여 어떻게 학습되고 있는지 확인합니다. \n",
     "\n",
-    "생성모델의 로스와 판별모델의 로스의 관계를 확인하여 적절한 에폭수를 결정하는 것이 중요합니다. 그렇지 못할 경우, 한 쪽이 엄청난 차이로 이겨버리면 모델이 오버피팅되어 더 이상의 학습이 무의미해지게 됩니다."
+    "생성모델의 로스와 판별모델의 로스의 관계를 확인하여 적절한 에폭 수를 결정하는 것이 중요합니다. 그렇지 못할 경우, 한 모델에 오버피팅되어 더 이상의 학습이 무의미해지게 됩니다."
    ],
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {}