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【单选题】
比较自编码器和生成对抗网络，以下哪个说法是错误的？
A.
它们都是深度生成模型
B.
自编码器可以作为一个生成对抗网络使用
C.
它们都可以用于数据增强
D.
对于与训练样本分布不同的数据，自编码器的输出会有别于训练样本；生成对抗网络会判别为假样本
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举一反三
【多选题】已知生成对抗网络的目标函数为【图片】。则下列描述正确的有
A.
无论是生成器，还是判别器，都要使得其取值最大
B.
判别器训练阶段，需要使得其取值尽可能大
C.
生成器的优化目标是是，使得其取值尽可能地小
D.
无论是生成器，还是判别器，都是要使得其取值先变大，后变小
【多选题】下面两个图分别是生成对抗网络中判别器训练阶段和生成器阶段的原理图，则 图1 图2
A.
图1是训练判别器
B.
图1是训练生成器
C.
图2是训练判别器
D.
图2是训练生成器
【单选题】以下有关生成对抗网络的说法哪个是错误的？
A.
生成器用来产生带有随机噪声的一定分布数据和真实样本数据的映射关系，判别器用来区别实际数据和生成器产生的数据
B.
生成器可以由Autoencoder实现
C.
生成器和判别器需要交替训练，不断增加两者的性能，直至达到某种博弈的平衡
D.
生成器和判别器的代价函数在训练过程中是同时优化的
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D.
无论是生成器，还是判别器，都是要使得其取值先变大，后变小
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A.
图1是训练判别器
B.
图1是训练生成器
C.
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D.
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A.
生成器用来产生带有随机噪声的一定分布数据和真实样本数据的映射关系，判别器用来区别实际数据和生成器产生的数据
B.
生成器可以由Autoencoder实现
C.
生成器和判别器需要交替训练，不断增加两者的性能，直至达到某种博弈的平衡
D.
生成器和判别器的代价函数在训练过程中是同时优化的
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