正誤問題: 識別器ネットワークと生成器ネットワークは、生成器が生成するデータと分散器が生成するラベルを介してのみ影響し合う。バックプロパゲーションでは、これらは別々のネットワークです。
正しい
不正解: ジェネレータ トレーニング中に、勾配が判別ネットワーク経由でジェネレータ ネットワークに反映されます（ただし、ディスクリミネータはジェネレータ トレーニング中に重みを更新します）。
False
正解: ジェネレータ トレーニング中に、勾配は識別ネットワークを通じてジェネレータ ネットワークに反映されます（ただし、ディスクリミネータはジェネレータ トレーニング中に重みを更新します）。そのため、ディスクリミネータ ネットワークの重みがジェネレータ ネットワークの更新に影響します。
正誤問題: 一般的な GAN は、ジェネレータと判別器を同時にトレーニングする。
正しい
不正解です。一般的な GAN は、判別器のトレーニングと生成ツールのトレーニングを交互に行います。ジェネレータとディスクリミネータを同時にトレーニングする方法については [研究](https://arxiv.org/abs/1706.04156)されています。
False
正解です。一般的な GAN は、判別器のトレーニングと生成ツールのトレーニングを交互に行います。
次の説明が正しいかどうかお答えください: GAN は、判別器と生成ツールの両方のトレーニングで常に同じ損失関数を使用します。
正しい
不正解です。GAN はジェネレータ トレーニングとディスクリミネーター トレーニングの両方で同じ損失を使用することは可能です（または、損失が符号のみ異なる場合もあります）が、必須ではありません。実際、判別器とジェネレータに異なる損失を使用することが多くなっています。
False
正解です。GAN はジェネレータ トレーニングとディスクリミネーター トレーニングの両方で同じ損失を使用することは可能です（または、損失が符号のみ異なる場合もあります）が、必須ではありません。実際、判別器とジェネレータに異なる損失を使用することが多くなっています。