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单选题 在下列批次优化训练函数中,最后两行代码的注释是? @tf.function def train_step(images): noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, noise_dim]) with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape: generated_images = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(images, training=True) fake_output = discriminator(generated_images, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) #注释 discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) #注释
学科：生成对抗网络原理与应用
时间：2024-10-04 05:31:46
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下列关于GAN的说法,哪一个是错误的A. 生成器能够不断提高生成逼真样本的能力,而判别器则不断提高辨别真伪样本的能力B. GAN 于 2014 年通过Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和其他蒙特利尔大学研究人员撰写的论文提出C. GAN由两个主要组成部分构成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),这两个部分通过对抗博弈学习的方式相互竞争D. 生成对抗网络(GAN)是一种使用多个神经网络的计算过程,这几个神经网络被视为各自的"对手"
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在下列批次优化训练函数中,最后两行代码的注释是? @tf.function def train_step(images): noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, noise_dim]) with tf.GradientTape() as gen_tape, tf.GradientTape() as disc_tape: generated_images = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(images, training=True) fake_output = discriminator(generated_images, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) #注释 discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) #注释A. 求导过程,dy_dx = GradientTap.gradient(y, x),y对x求导,相当于损失函数对变量进行求导B. 调用生成器函数和判别器函数C. 计算损失函数D. 优化过程,apply_gradients根据generator产生的梯度来优化更新对应的variables
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编写生成器的损失函数,以下哪段代码是正确的A. def generator_loss(fake_output): return cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output)B. def generator_loss(real_output, fake_output): real_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(real_output), real_output) fake_loss = cross_entropy(tf.ones_like(fake_output), fake_output) total_loss = real_loss + fake_loss return total_lossC. def generator_loss(fake_output): return cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output)D. def generator_loss(real_output, fake_output): real_loss = cross_entropy(tf.ones_like(real_output), real_output) fake_loss = cross_entropy(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) total_loss = real_loss + fake_loss return total_loss
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