अपनी समझ की जांच करें: जीएएन की बनावट
सही या गलत: डिस्करिमिनेटर नेटवर्क और जनरेटर नेटवर्क, एक-दूसरे पर सिर्फ़ जनरेटर से मिले डेटा और डिस्करिमिनेटर से मिले लेबल के ज़रिए असर डालते हैं. बैकप्रोपगेशन के मामले में, ये अलग-अलग नेटवर्क होते हैं.
सही
गलत: जनरेटर को ट्रेनिंग देने के दौरान, ग्रेडिएंट डिसक्रिमिनेटर नेटवर्क से जनरेटर नेटवर्क में फैल जाते हैं. हालांकि, डिसक्रिमिनेटर जनरेटर को ट्रेनिंग देने के दौरान अपने वेट अपडेट नहीं करता.
गलत
सही: जनरेटर ट्रेनिंग के दौरान, ग्रेडिएंट डिस्करिमिनेटर नेटवर्क से जनरेटर नेटवर्क में फैलते हैं. हालांकि, डिस्करिमिनेटर, जनरेटर ट्रेनिंग के दौरान अपने वेट अपडेट नहीं करता. इसलिए, डिस्करिमिनेटर नेटवर्क में मौजूद वेट, जनरेटर नेटवर्क के अपडेट पर असर डालते हैं.
सही या गलत: आम तौर पर, जीएएन जनरेटर और डिस्करिमिनेटर को एक साथ ट्रेन करता है.
गलत
सही. आम तौर पर, जीएएन, डिस्क्रिमिनेटर को ट्रेनिंग देने और जनरेटर को ट्रेनिंग देने के बीच बारी-बारी से काम करता है.
सही
गलत. आम तौर पर, जीएएन, डिस्क्रिमिनेटर को ट्रेनिंग देने और जनरेटर को ट्रेनिंग देने के बीच बारी-बारी से काम करता है. जनरेटर और डिस्करिमिनेटर को एक साथ ट्रेन करने के बारे में कुछ [रिसर्च](https://arxiv.org/abs/1706.04156) की गई है.
सही या गलत: जीएएन, डिस्करिमिनेटर और जनरेटर, दोनों की ट्रेनिंग के लिए हमेशा एक ही लॉस फ़ंक्शन का इस्तेमाल करता है.
सही
गलत. जीएएन, जनरेटर और डिस्करिमिनेटर, दोनों की ट्रेनिंग के लिए एक ही लॉस का इस्तेमाल कर सकता है. इसके अलावा, एक ही लॉस का इस्तेमाल किया जा सकता है, जिसमें सिर्फ़ साइन में अंतर हो. हालांकि, ऐसा करना ज़रूरी नहीं है. असल में, डिस्करिमिनेटर और जनरेटर के लिए अलग-अलग
लॉस का इस्तेमाल करना ज़्यादा आम है.
गलत
सही. जीएएन, जनरेटर और डिस्करिमिनेटर, दोनों की ट्रेनिंग के लिए एक ही लॉस का इस्तेमाल कर सकता है. इसके अलावा, एक ही लॉस का इस्तेमाल किया जा सकता है, जिसमें सिर्फ़ साइन में अंतर हो. हालांकि, ऐसा करना ज़रूरी नहीं है. असल में, डिस्करिमिनेटर और जनरेटर के लिए अलग-अलग
लॉस का इस्तेमाल करना ज़्यादा आम है.
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आखिरी बार 2025-02-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-02-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["During generator training, gradients propagate through the discriminator to the generator, influencing its updates."],["A typical GAN alternates between training the discriminator and training the generator, rather than simultaneous training."],["GANs often employ different loss functions for the discriminator and generator, optimizing each network separately."]]],[]]