第7章 - 生成对抗网络 (GAN) 客观题： 1、什么是生成对抗网络 (GAN) 的主要组成部分？ A. 生成器和解释器 B. 编码器和解码器 C. 生成器和鉴别器 D. 鉴别器和解释器 答案: C 2、在 GAN 训练中，生成器的目标是什么？ A. 最大化鉴别器的损失 B. 最小化鉴别器的损失 C. 生成高质量的假数据 D. 识别真实数据和假数据 答案: C 3、在 GAN 训练中，鉴别器的目标是什么？ A. 区分真实数据和假数据 B. 生成高质量的假数据 C. 最大化生成器的损失 D. 最小化生成器的损失 答案: A 4、什么是 DCGAN？ A. 一个专门用于文本生成的 GAN B. GAN 的一个变体，使用卷积层 C. GAN 的一个变体，使用循环层 D. 一个专门用于图像识别的 GAN 答案: B 5、在 GAN 训练中经常出现的问题是什么？ A. 梯度消失 B. 梯度爆炸 C. 模式崩溃 D. 过拟合 答案: C 6、哪种 GAN 变体用于文本生成？ A. DCGAN B. WGAN C. Seq2Seq GAN D. cGAN 答案: C 7、条件生成对抗网络 (cGAN) 的特点是什么？ A. 它可以生成高分辨率图像 B. 它可以在给定条件下生成数据 C. 它使用 Wasserstein 距离作为损失函数 D. 它用于生成序列数据 答案: B 8、什么是 Wasserstein GAN (WGAN)？ A. 一个用于解决模式崩溃问题的 GAN 变体 B. 一个用于文本生成的 GAN 变体 C. 一个用于高分辨率图像生成的 GAN 变体 D. 一个用于生成音频数据的 GAN 变体 答案: A 9、哪一种 GAN 变体用于生成高分辨率图像？ A. DCGAN B. BigGAN C. WGAN D. cGAN 答案: B 10、在 GAN 中，什么是潜在空间（Latent Space）？ A. 由生成器生成的数据 B. 由鉴别器使用的特征 C. 生成器输入的随机噪声 D. 生成器和鉴别器共享的参数 答案: C 11、什么是 StyleGAN 的主要用途？ A. 文本生成 B. 图像风格迁移 C. 高分辨率图像生成 D. 音频生成 答案: C 12、在 GANs 中，如果生成器和鉴别器的损失都非常低，这意味着什么？ A. 生成器生成了高质量的假数据 B. 生成器和鉴别器没有被妥善训练 C. 生成器生成了低质量的假数据 D. 鉴别器不能区分真假数据 答案: D 13、什么是 CycleGAN 主要用于？ A. 文本生成 B. 风格迁移 C. 序列生成 D. 数据增强 答案: B 14、在 GAN 中，哪个组件负责数据生成？ A. 编码器 B. 解码器 C. 生成器 D. 鉴别器 答案: C 15、什么是 GANs 的一个常见应用？ A. 文本摘要 B. 语音识别 C. 图像生成 D. 数据压缩 答案: C 16、在 GAN 训练中，哪个组件通常先训练？ A. 编码器 B. 生成器 C. 解码器 D. 鉴别器 答案: D 17、在 GANs 中，哪种损失函数常用于生成器？ A. 交叉熵损失 B. 均方误差损失 C. Wasserstein 损失 D. Hinge 损失 答案: A 18、在 GANs 中，哪种损失函数常用于鉴别器？ A. 交叉熵损失 B. 均方误差损失 C. Wasserstein 损失 D. Hinge 损失 答案: A 19、什么是 "生成器训练不稳定" 在 GANs 中的意义？ A. 生成器损失迅速下降 B. 生成器损失迅速上升 C. 生成器损失震荡不定 D. 生成器和鉴别器损失都很低 答案: C 20、在 GANs 中，哪个组件负责判别生成数据的真实性？ A. 编码器 B. 解码器 C. 生成器 D. 鉴别器 答案: D 简答题： 1、请简述 GAN 的基本工作原理。 答案: GAN 包括两个主要组成部分：生成器和鉴别器。生成器负责生成假数据，而鉴别器负责区分真实数据和假数据。两者进行对抗训练，生成器试图生成越来越真实的假数据以欺骗鉴别器，而鉴别器则努力更准确地区分真实和假数据。 2、什么是模式崩溃，以及如何解决这个问题？ 答案: 模式崩溃是 GAN 训练中常见的问题，其中生成器开始生成非常相似或完全相同的输出，而不是多样性的输出。这通常可以通过使用不同类型的 GANs（如 WGAN）、添加正则化或使用更复杂的模型结构来解决。 3、请列举 GAN 在实际应用中的三个例子。 答案: 图像生成，如生成人脸或艺术作品。 数据增强，用于扩充小型数据集。 风格迁移，如将照片转换成不同艺术风格的图像。 |
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