Verdadeiro ou falso: a rede do discriminador e a rede do gerador se influenciam
mutuamente apenas pelos dados produzidos pelo gerador e pelos rótulos
produzidos pelo discriminador. No caso da retropropagação, elas
são redes separadas.
Verdadeiro
Incorreto: durante o treinamento do gerador, os gradientes se propagam pela
rede do discriminador para a rede do gerador, embora o discriminador
não atualize os pesos durante o treinamento do gerador.
Falso
Correto: durante o treinamento do gerador, os gradientes se propagam pela
rede do discriminador para a rede do gerador, embora o discriminador
não atualize os pesos durante o treinamento do gerador. Assim, os pesos na
rede discriminadora influenciam as atualizações na rede geradora.
Verdadeiro ou falso: uma GAN típica treina o gerador e o discriminador
simultaneamente.
Verdadeiro
Incorreto. Uma GAN típica alterna entre o treinamento do discriminador
e do gerador. Há algumas [pesquisas](https://arxiv.org/abs/1706.04156) sobre o treinamento do
gerador e do discriminador simultaneamente.
Falso
Correto. Uma GAN típica alterna entre o treinamento do discriminador
e do gerador.
Verdadeiro ou falso: uma GAN sempre usa a mesma função de perda para o treinamento
do discriminador e do gerador.
Verdadeiro
Incorreto. Embora seja possível que um GAN use a mesma perda para
o treinamento do gerador e do discriminador (ou a mesma perda que difere apenas
no sinal), isso não é obrigatório. Na verdade, é mais comum usar perdas
diferentes para o discriminador e o gerador.
Falso
Correto. Embora seja possível que um GAN use a mesma perda para
o treinamento do gerador e do discriminador (ou a mesma perda que difere apenas
no sinal), isso não é obrigatório. Na verdade, é mais comum usar perdas
diferentes para o discriminador e o gerador.