सही या गलत: भेदभाव करने वाला नेटवर्क और जनरेटर नेटवर्क, एक-दूसरे पर असर डालते हैं. यह पूरी तरह से जनरेटर और निर्माता के बनाए हुए डेटा
से मिलता है. बैकप्रॉपेशन की बात करें, तो ये
अलग-अलग नेटवर्क हैं.
सही
गलत: जनरेटर ट्रेनिंग के दौरान, ग्रेडिएंट को क्रिएटर्स के नेटवर्क से
शेयर किया जाता है. हालांकि, जनरेटर की ट्रेनिंग के दौरान डिस्ट्रिब्यूटर अपने वज़न को अपडेट नहीं करता.
गलत
सही: जनरेटर ट्रेनिंग के दौरान, ग्रेडिएंट को क्रिएटर्स के नेटवर्क से
आगे बढ़ाया जाता है. हालांकि, डिस्ट्रिब्यूटर
जनरेटर की ट्रेनिंग के दौरान अपने वज़न को अपडेट नहीं करता. इसलिए, भेदभाव करने वाले नेटवर्क के ट्रैफ़िक का असर जनरेटर नेटवर्क के अपडेट पर पड़ता है.
सही या गलत: एक सामान्य GAN, जनरेटर और भेदभाव करने वाले व्यक्ति को
एक साथ ट्रेनिंग देता है.
सही
गलत. आम तौर पर, GAN का इस्तेमाल अलग-अलग लोगों को सिखाने और जनरेटर की ट्रेनिंग के लिए किया जाता है. जनरेटर और भेदभाव करने वाले व्यक्ति को एक साथ ट्रेनिंग देने के बारे में कुछ [रिसर्च
](https://arxiv.org/abs/1706.04156) है.
गलत
सही. आम तौर पर, GAN का इस्तेमाल अलग-अलग लोगों को सिखाने और जनरेटर की ट्रेनिंग के लिए किया जाता है.
सही या गलत: GAN हमेशा भेदभाव करने वाले और जनरेटर की ट्रेनिंग, दोनों के लिए एक ही तरह के नुकसान के फ़ंक्शन का इस्तेमाल करता है.
सही
गलत. हालांकि, जीएएन के लिए जनरेटर और भेदभाव करने वाली ट्रेनिंग के लिए एक ही तरह के नुकसान का इस्तेमाल किया जा सकता है (या साइन इन करने के लिए, साइन इन करने के लिए एक ही तरीका इस्तेमाल करना ज़रूरी नहीं है). हालांकि, ऐसा करना ज़रूरी नहीं है. असल में, भेदभाव करने वाले और जनरेटर के लोगों के लिए
अलग-अलग नुकसानों का इस्तेमाल करना आम बात है.
गलत
सही. हालांकि, जीएएन के लिए जनरेटर और भेदभाव करने वाली ट्रेनिंग के लिए एक ही तरह के नुकसान का इस्तेमाल किया जा सकता है (या साइन इन करने के लिए, साइन इन करने के लिए एक ही तरीका इस्तेमाल करना ज़रूरी नहीं है). हालांकि, ऐसा करना ज़रूरी नहीं है. असल में, भेदभाव करने वाले और जनरेटर के लोगों के लिए
अलग-अलग नुकसानों का इस्तेमाल करना आम बात है.