위 수학식 4 에서 G 는 생 성 모듈 , D 는 구분 모듈 을 의미 하 며 , z 는 잠재 변수 로서 입력 되 는 Random noise , y 는 인증 순번 이 1 번 인 영상 정보 와 정품 인 영상 정보 의 색차 정보 , 특징 점 분포 차이 정보 및 텍스트 차이 정보 를 통합 한 다 차원 벡터 인 정품 벡터 , G ( x ) 는 생성 된 다 차원 벡터 인 생 성 벡터 를 의미 한다 . 따라서 , 수학식 4 에 따르 면 생 성 모듈 및 구분 모듈 의 Loss function 은 , 생성 모듈 이 충분히 학습 되 지 않 아서 구분 모듈 이 잠재 변수 인 랜덤 노이즈 z 를 통해 y 와 G ( z ) 를 완벽 하 게 구분 해 내 는 경우 에 는 D ( z , y ) = 1 , D ( z , G ( z ) ) = 0 에 의해 0 의 max 값 을 갖 고 , 생성 모듈 의 학습 후 에 구분 모듈 이 랜덤 노이즈 z 를 통해 y 와 G ( z ) 를 구분 해 내 지 못하 는 경우 D ( z , y ) = 1 / 2 , D ( z , G ( z ) ) = 1 / 2 에 의해 - log 4 의 min 값 을 갖 는다 . 즉 , 위 Loss function 에 의해 생 성 모듈 이 랜덤 노이즈 z 를 통해 생성 한 다 차원 벡터 인 생 성 벡터 G ( z ) 와 인증 순번 이 1 번 인 영상 정보 와 정품 인 영상 정보 의 색차 정보 , 특징 점 분포 차이 정보 및 텍스트 차이 정보 를 통합 한 다 차원 벡터 인 정품 벡터 인 y 가 동일 할 때 , 생성 모듈 은 Global minimum 을 갖 게 되 고 , 이러 한 방향 으로 생성 모듈 및 구분 모듈 이 학습 되 게 된다 . 생 성 모듈 과 구분 모듈 은 상호 적대 적 의존 관계 에 의해 생 성 모듈 을 빠르 게 최적 화 할 수 있 는 효과 가 발생 된다 .