장점:
데이터 보안: 생성 재현을 통해 실제 데이터를 저장하지 않고도 학습에 활용할 수 있어 데이터 보안을 강화할 수 있습니다.
확장성: 이전 도메인 데이터를 보관하지 않아도 되므로 시스템의 확장성이 향상됩니다.
모델 재사용: 기존 모델을 새로운 도메인에 쉽게 적용할 수 있어 재사용성이 높아집니다.
단점:
성능 하락: 생성된 데이터가 실제 데이터와 다를 수 있어 성능 하락이 발생할 수 있습니다.
학습 품질: 생성된 데이터의 품질이 낮을 경우 모델의 학습 품질에 영향을 줄 수 있습니다.
일반화 한계: 생성된 데이터가 실제 데이터와 다른 특성을 가질 수 있어 일반화 능력에 제약이 생길 수 있습니다.