题目内容
（请给出正确答案）
[判断题]
在生成式对抗网络模型中，判别器的作用主要负责判断生成器生成的数据质量。（)
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A.判别器模型梯度更新依赖于生成器模型
B.生成器模型梯度更新依赖于判别器模型
C.根据输入数据的特征，预测输入数据的标签
D.生成器和判别器不可以是神经网络模型
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第2题
4、下列关于生成对抗网络的描述错误的是：
A.生成对抗网络包括两部分，即生成器和判别器
B.生成对抗网络的判别器进行训练时，其输入为生成器生成的图像和来自训练集中的真实图像，并对其进行判别
C.生成对抗网络的生成器从随机噪声中生成图像（随机噪声通常从均匀分布或高斯分布中获取）
D.既然生成对抗网络是无监督模型，则不需要任何训练数据
第3题
下列关于生成对抗神经网络的描述错误的是（ ）。
A.生成对抗网络包括两部分，即生成器和判别器
B.生成对抗网络的判别器进行训练时，其输入为生成器生成的图像和来自训练集中的真实图像，并对其进行判别
C.生成对抗网络的生成器从随机噪声中生成图像（随机噪声通常从均匀分布或高斯分布中获取）
D.既然生成对抗网络是无监督模型，则不需要任何训练数据
第4题
6、以下对判别式模型、生成式模型和生成对抗网络的说法错误的是
A.生成式模型模拟概率分布时，常用“后验分布”
B.用生成式模型根据少量样本来估计整个类型的概率特征是很困难的
C.判别式模型对问题本质缺乏了解，无法从个例中抽象出整体概念
D.生成对抗网络结合了生成模型和判别模型
第6题
在生成对抗网络中，关于生成器和判别器，以下描述正确的是（）。
A.生成器：在给定输入数据时，理解输入，生成类似的输入
B.判别器：在给定输入数据时，理解输入，生成类似的输入
C.生成器：预测未知样本分类
D.判别器：预测未知样本分类
第7题
11、下列说法错误的是
A.生成对抗是一类具体的模型，同时也是一种解决问题的思路，具有强大的可塑性
B.判别式模型直接预测类别，应用简便，但适应性差
C.生成式模型通过大量样本得到概率函数，进而采样生成新的样本，但在少量样本的情况下很难对类型进行准确的概率估计
D.当GAN中的判别器无法再判断生成器生成的样本的真假时，认为生成器就具有了模拟真实样本的能力
第8题
5、生成对抗网络中，在训练生成器的时候，为了更新其参数，需要定义相应的优化目标，则下列说法正确的是
A.如果生成器生成的样本，判别器判定为真实的，则说明生成器的效果是较好的，因而可以用判别器来评价生成器，即判别的性能越差，说明生成器的性能越好#B.可以用判别器来评价生成器，即判别的性能越好，说明生成器的性能越好#C.生成对抗网络中无法评价生成器的好坏#D.其它答案都不对
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第10题
2、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
