वासेरस्टीन जीएएन प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. वास्तविक और उत्पन्न वितरण की तुलना करने के लिए WGAN किस दूरी मीट्रिक का उपयोग करता है?
   • वासेरस्टीन (पृथ्वी-मूवर की) दूरी
   • कुल्बैक-लीब्लर विचलन
   • कोसाइन समानता
   • यूक्लिडियन पिक्सेल दूरी
2. WGAN में, जो नेटवर्क विभेदक था उसका नाम बदलकर क्या कर दिया गया है और क्यों?
   • एक 'न्यायाधीश' क्योंकि वह हाँ या ना में वोट करता है
   • एक 'आलोचक' क्योंकि यह संभाव्यता के बजाय निरंतर वास्तविकता स्कोर का उत्पादन करता है
   • एक 'सैंपलर' क्योंकि यह शोर उत्पन्न करता है
   • एक 'फ़िल्टर' क्योंकि यह खराब छवियों को हटा देता है
3. WGAN आलोचक को 1-लिप्सचिट्ज़ होने के लिए बाध्य क्यों होना चाहिए?
   • इसे GPU पर तेजी से प्रशिक्षित करने के लिए
   • मापदंडों की संख्या कम करने के लिए
   • क्योंकि वासेरस्टीन दूरी की गणना करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले कांटोरोविच-रुबिनस्टीन द्वैत को सीमित ग्रेडिएंट की आवश्यकता होती है
   • इसे पूर्णांकों को आउटपुट करने के लिए बाध्य करना
4. मूल WGAN ने लिप्सचिट्ज़ बाधा को कैसे लागू किया?
   • ड्रॉपआउट जोड़कर
   • केवल बैच सामान्यीकरण का उपयोग करके
   • जनरेटर को फ्रीज करके
   • आलोचकों के वज़न को एक छोटी सी सीमा में काटकर
5. वेनिला GAN की तुलना में WGAN किस समस्या को उल्लेखनीय रूप से कम करता है?
   • मोड पतन और असूचनात्मक हानि
   • परीक्षण सेट पर ओवरफ़िटिंग
   • धीमी छवि लोड हो रही है
   • अत्यधिक मेमोरी का उपयोग
6. WGAN-GP ने मूल WGAN की तुलना में क्या सुधार किया?
   • एक बड़ा जनरेटर
   • वज़न कतरन की जगह एक क्रमिक दंड
   • एक नया डेटासेट
   • सुदृढीकरण सीखने के पुरस्कार
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