Verdadeiro ou falso: as redes do discriminador e do gerador influenciam
umas às outras somente pelos dados produzidos pelo gerador e pelos rótulos
produzidos pelo discriminador. Quando se trata de retropropagação, eles
são redes separadas.
Verdadeiro
Incorreto: durante o treinamento do gerador, os gradientes são propagados pela rede do discriminador para a rede do gerador (embora o discriminador não atualize seus 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. Portanto, os pesos na
rede de discriminação influenciam as atualizações da rede do gerador.
Verdadeiro ou falso: um GAN comum treina o gerador e o discriminador
simultaneamente.
Verdadeiro
Incorreto. Uma GAN típica alterna entre treinar o discriminador e treinar o gerador. Há uma [pesquisa
](https://arxiv.org/abs/1706.04156) sobre como treinar o
gerador e o discriminador simultaneamente.
Falso
correto. Uma GAN típica alterna entre treinar o discriminador e treinar o gerador.
Verdadeiro ou falso: uma GAN sempre usa a mesma função de perda para
treinamento do discriminador e do gerador.
Verdadeiro
Incorreto. Embora seja possível que uma GAN use a mesma perda para
o treinamento de gerador e discriminador (ou a mesma perda que apenas
sinalize), não é necessário. Na verdade, é mais comum usar perdas
diferentes para o discriminador e o gerador.
Falso
correto. Embora seja possível que uma GAN use a mesma perda para
o treinamento de gerador e discriminador (ou a mesma perda que apenas
sinalize), não é necessário. Na verdade, é mais comum usar perdas
diferentes para o discriminador e o gerador.