Wasserstein GAN কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. বাস্তব এবং উৎপন্ন বিতরণের তুলনা করতে WGAN কোন দূরত্ব মেট্রিক ব্যবহার করে?
   • ওয়াসারস্টেইন (আর্থ-মুভারস) দূরত্ব
   • Kullback-Leibler ডাইভারজেন্স
   • কোসাইন সাদৃশ্য
   • ইউক্লিডীয় পিক্সেল দূরত্ব
2. ডব্লিউজিএএন-এ, যে নেটওয়ার্কটি বৈষম্যকারী ছিল তার নামকরণ করা হয় কী এবং কেন?
   • একজন 'বিচারক' কারণ এটি হ্যাঁ বা না ভোট দেয়
   • একটি 'সমালোচক' কারণ এটি সম্ভাব্যতার পরিবর্তে একটি অবিচ্ছিন্ন বাস্তবতার স্কোর আউটপুট করে
   • একটি 'স্যাম্পলার' কারণ এটি শব্দ উৎপন্ন করে
   • একটি 'ফিল্টার' কারণ এটি খারাপ ছবি সরিয়ে দেয়
3. কেন WGAN সমালোচক 1-Lipschitz হতে বাধ্য করা উচিত?
   • এটিকে GPU-তে দ্রুত ট্রেন করার জন্য
   • পরামিতি সংখ্যা কমাতে
   • কারণ কান্টোরোভিচ-রুবিনস্টেইন দ্বৈততার জন্য ওয়াসারস্টেইনের দূরত্ব গণনা করার জন্য আবদ্ধ গ্রেডিয়েন্ট প্রয়োজন
   • আউটপুট পূর্ণসংখ্যা এটি জোর করে
4. কিভাবে মূল WGAN Lipschitz সীমাবদ্ধতা প্রয়োগ করেছে?
   • ড্রপআউট যোগ করে
   • শুধুমাত্র ব্যাচ স্বাভাবিকীকরণ ব্যবহার করে
   • জেনারেটর হিমায়িত করে
   • সমালোচকের ওজনকে ছোট পরিসরে ক্লিপ করে
5. ভ্যানিলা GAN এর তুলনায় WGAN উল্লেখযোগ্যভাবে কোন সমস্যা কমায়?
   • মোড পতন এবং uninformative ক্ষতি
   • টেস্ট সেটে ওভারফিটিং
   • ধীর ইমেজ লোডিং
   • অত্যধিক মেমরি ব্যবহার
6. WGAN-GP মূল WGAN-এর তুলনায় কী উন্নতি করেছে?
   • একটি বড় জেনারেটর
   • ওজন ক্লিপিং প্রতিস্থাপন একটি গ্রেডিয়েন্ট পেনাল্টি
   • একটি নতুন ডেটাসেট
   • শক্তিবৃদ্ধি শেখার পুরস্কার
7. Why can Wasserstein loss provide a useful signal when real and generated distributions barely overlap?
   • It becomes a binary accuracy score
   • It no longer depends on the critic
   • The distance can vary smoothly as the distributions move, providing gradients before they overlap
   • It requires the generator to match every sample exactly
8. What does the WGAN-GP gradient penalty encourage the critic’s gradient norm to do on sampled interpolations?
   • Become exactly zero everywhere
   • Grow without bound
   • Match the generator’s parameter count
   • Stay near one