Kiểm tra mức độ hiểu biết của bạn: Giải phẫu GAN
Đúng hay sai: mạng phân biệt và mạng trình tạo chỉ ảnh hưởng lẫn nhau thông qua dữ liệu do trình tạo tạo ra và nhãn do bộ phân biệt tạo ra. Khi nói đến phương pháp hồi quy, chúng là các mạng riêng biệt.
Sai
Chính xác: trong quá trình huấn luyện trình tạo, các độ dốc sẽ truyền qua mạng phân biệt đến mạng trình tạo (mặc dù trình phân biệt không cập nhật trọng số trong quá trình huấn luyện trình tạo). Do đó, các trọng số trong mạng phân biệt ảnh hưởng đến nội dung cập nhật cho mạng trình tạo.
Đúng
Không chính xác: trong quá trình huấn luyện trình tạo, các độ dốc sẽ truyền qua mạng phân biệt đến mạng trình tạo (mặc dù trình phân biệt không cập nhật trọng số trong quá trình huấn luyện trình tạo).
Đúng hay sai: một GAN thông thường huấn luyện trình tạo và trình phân biệt đồng thời.
Sai
Chính xác. Một GAN điển hình sẽ luân phiên giữa việc huấn luyện bộ phân biệt và huấn luyện trình tạo.
Đúng
Sai. Một GAN điển hình sẽ luân phiên giữa việc huấn luyện bộ phân biệt và huấn luyện trình tạo. Có một số [nghiên cứu](https://arxiv.org/abs/1706.04156) về việc đồng thời huấn luyện trình tạo và trình phân biệt.
Đúng hay sai: GAN luôn sử dụng cùng một hàm tổn thất cho cả việc huấn luyện bộ phân biệt và bộ tạo.
Sai
Chính xác. Mặc dù GAN có thể sử dụng cùng một tổn thất cho cả quá trình huấn luyện trình tạo và trình phân biệt (hoặc cùng một tổn thất chỉ khác nhau về dấu), nhưng điều này không bắt buộc. Trên thực tế, thường thì bạn sẽ sử dụng các tổn thất khác nhau cho bộ phân biệt và bộ tạo.
Đúng
Sai. Mặc dù GAN có thể sử dụng cùng một tổn thất cho cả quá trình huấn luyện trình tạo và trình phân biệt (hoặc cùng một tổn thất chỉ khác nhau về dấu), nhưng điều này không bắt buộc. Trên thực tế, thường thì bạn sẽ sử dụng các tổn thất khác nhau cho bộ phân biệt và bộ tạo.
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-02-26 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-02-26 UTC."],[[["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."]]],[]]