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【单选题】
有关生成对抗网络（GAN）的代价函数，下面哪个说法是错误的？
A.
生成器要最小化判别模型D的判别准确率，而判别器要尽量最大化真假分类准确率
B.
训练GAN要达到生成器和判别器的博弈平衡，因此GAN的代价函数需要综合考虑两者的性能
C.
通过交替训练判别器和生成器，不断提高两者的性能，使两者的性能达到某个平衡点
D.
一般来说，GAN通过训练总能达到代价函数的极小值
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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
【单选题】在 LC 分枝限界法中,若 X 不是答案结点且子树 X 上不含任何答案结点,则 X 的代价函数值为( )。
A.
从根结点到 X 的搜索代价
B.
无穷大
C.
子树 X 上具有最小搜索代价的答案结点的代价
D.
不确定
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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.
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C.
图2是训练判别器
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.
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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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A.
从根结点到 X 的搜索代价
B.
无穷大
C.
子树 X 上具有最小搜索代价的答案结点的代价
D.
不确定
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