gan網(wǎng)絡(luò)面試題及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.GAN網(wǎng)絡(luò)中，生成器的主要作用是（）A.判別數(shù)據(jù)真?zhèn)蜝.生成數(shù)據(jù)C.計(jì)算損失D.調(diào)整參數(shù)2.GAN最早由（）提出A.李開復(fù)B.GeoffreyHintonC.YannLeCunD.IanGoodfellow3.在GAN訓(xùn)練過程中，生成器和判別器是（）A.順序訓(xùn)練B.交替訓(xùn)練C.同時(shí)訓(xùn)練D.不訓(xùn)練4.判別器的輸出是（）A.生成數(shù)據(jù)B.真實(shí)數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)為真的概率D.損失值5.GAN網(wǎng)絡(luò)常用于（）領(lǐng)域A.目標(biāo)檢測B.圖像生成C.語音識(shí)別D.文本分類6.以下哪種不屬于GAN的變體（）A.DCGANB.WGANC.CNND.CGAN7.生成器輸入的是（）A.真實(shí)圖像B.噪聲向量C.標(biāo)簽D.判別器輸出8.GAN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)是（）A.最大化判別器性能B.最小化生成器性能C.達(dá)到納什均衡D.增大損失值9.訓(xùn)練GAN時(shí)，判別器的損失函數(shù)通常使用（）A.均方誤差B.交叉熵C.歐式距離D.KL散度10.GAN網(wǎng)絡(luò)中的對(duì)抗指的是（）A.生成器和判別器對(duì)抗B.生成器和數(shù)據(jù)對(duì)抗C.判別器和數(shù)據(jù)對(duì)抗D.與其他模型對(duì)抗二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于GAN優(yōu)點(diǎn)的有（）A.生成樣本質(zhì)量高B.無需復(fù)雜的似然估計(jì)C.訓(xùn)練容易穩(wěn)定D.可用于多種數(shù)據(jù)生成E.模型結(jié)構(gòu)簡單2.GAN訓(xùn)練中可能遇到的問題有（）A.梯度消失B.模式崩潰C.訓(xùn)練不穩(wěn)定D.過擬合E.欠擬合3.下列哪些是GAN網(wǎng)絡(luò)的組成部分（）A.生成器B.判別器C.編碼器D.解碼器E.損失函數(shù)4.改進(jìn)GAN穩(wěn)定性的方法有（）A.改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)B.調(diào)整優(yōu)化器C.增加數(shù)據(jù)量D.改變損失函數(shù)E.提前終止訓(xùn)練5.DCGAN對(duì)GAN做了哪些改進(jìn)（）A.采用卷積層B.采用全連接層C.采用批歸一化D.采用特定卷積核E.采用循環(huán)結(jié)構(gòu)6.生成器的輸出可以是（）A.圖像B.文本C.音頻D.標(biāo)簽E.模型參數(shù)7.判別器的作用包括（）A.區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)B.指導(dǎo)生成器改進(jìn)C.計(jì)算生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量D.生成新的數(shù)據(jù)E.調(diào)整自身參數(shù)8.以下與GAN相關(guān)的概念有（）A.對(duì)抗訓(xùn)練B.納什均衡C.生成對(duì)抗D.梯度懲罰E.對(duì)抗樣本9.訓(xùn)練GAN時(shí)，對(duì)生成器和判別器的參數(shù)更新說法正確的是（）A.分別更新B.同時(shí)更新C.生成器先更新D.判別器先更新E.交替更新10.GAN可以應(yīng)用于（）A.圖像修復(fù)B.超分辨率C.風(fēng)格遷移D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)E.異常檢測三、判斷題（每題2分，共10題）1.GAN網(wǎng)絡(luò)中生成器和判別器的結(jié)構(gòu)必須相同。（）2.訓(xùn)練GAN時(shí)，生成器的損失越小越好。（）3.WGAN解決了GAN訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題。（）4.判別器輸出為0表示數(shù)據(jù)一定是生成的。（）5.GAN可以直接用于圖像分類任務(wù)。（）6.生成器輸入的噪聲向量維度固定。（）7.訓(xùn)練GAN不需要真實(shí)數(shù)據(jù)。（）8.模式崩潰是GAN訓(xùn)練中常見的問題。（）9.批歸一化不能用于GAN網(wǎng)絡(luò)。（）10.GAN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中損失值一定會(huì)逐漸減小。（）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述GAN的基本原理。答案：GAN由生成器和判別器組成。生成器根據(jù)噪聲生成數(shù)據(jù)，判別器區(qū)分真實(shí)和生成數(shù)據(jù)。二者交替訓(xùn)練，生成器努力生成讓判別器誤判的數(shù)據(jù)，判別器努力正確區(qū)分，最終達(dá)到納什均衡。2.說明GAN訓(xùn)練不穩(wěn)定的原因。答案：一是梯度消失，導(dǎo)致生成器或判別器難以更新；二是對(duì)抗過程中，二者優(yōu)化方向難以平衡，容易出現(xiàn)一方過強(qiáng)另一方過弱，使訓(xùn)練陷入不良狀態(tài)。3.簡述DCGAN的主要改進(jìn)點(diǎn)。答案：采用卷積層替代全連接層構(gòu)建生成器和判別器，引入批歸一化加速模型收斂、穩(wěn)定訓(xùn)練，采用特定卷積核大小和步長，提升生成圖像的質(zhì)量和多樣性。4.列舉一種改進(jìn)GAN性能的方法并簡要說明。答案：如采用WGAN，通過Wasserstein距離代替?zhèn)鹘y(tǒng)散度衡量分布差異，解決了GAN訓(xùn)練不穩(wěn)定、梯度消失等問題，使訓(xùn)練更穩(wěn)定，生成樣本質(zhì)量更高。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論GAN在圖像生成領(lǐng)域相比傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢。答案：傳統(tǒng)圖像生成方法依賴復(fù)雜模型和大量人工特征。GAN無需復(fù)雜似然估計(jì)，能學(xué)習(xí)真實(shí)數(shù)據(jù)分布生成高質(zhì)量樣本，生成圖像更自然，還能通過不同噪聲生成多樣圖像，拓展了圖像生成的可能性。2.分析GAN在實(shí)際應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略。答案：挑戰(zhàn)有訓(xùn)練不穩(wěn)定、模式崩潰等。應(yīng)對(duì)策略包括改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如DCGAN、調(diào)整損失函數(shù)如WGAN，利用多模態(tài)數(shù)據(jù)增強(qiáng)穩(wěn)定性，采用合適優(yōu)化器、調(diào)整訓(xùn)練超參數(shù)等提升性能。3.探討如何評(píng)估GAN生成樣本的質(zhì)量。答案：可從視覺直觀判斷，看生成樣本是否自然逼真。也可用指標(biāo)如InceptionScore，衡量樣本多樣性和質(zhì)量；FrechetInceptionDistance衡量生成分布與真實(shí)分布的距離，數(shù)值越小質(zhì)量越高。4.說說GAN未來可能的發(fā)展方向。答案：可能在多模態(tài)融合上發(fā)展，結(jié)合圖像、文本、音頻生成更復(fù)雜內(nèi)容；優(yōu)化訓(xùn)練算法使訓(xùn)練更高效穩(wěn)定；拓展應(yīng)用領(lǐng)域，如醫(yī)療影像分析、自動(dòng)駕駛場景模擬等，創(chuàng)造更多價(jià)值。答案一、單項(xiàng)選擇題1.B2.D3.B4.C5.B6.C7.B8.C9.B10.A二、多項(xiàng)選擇題1.ABD2.ABC