互动测验

测试你的知识！

1
在深度学习中，生成模型的主要目标是什么？
2
在 GAN 架构中，判别器的作用是什么？
3
在训练 GAN 时，可能出现的一个主要问题是生成器产生的样本多样性较低，这一问题被称为什么？
4
经典自编码器与变分自编码器（VAE）在潜在空间表示上的主要区别是什么？
5
在 VAE 的损失函数中，为确保潜在空间服从标准正态分布，添加了哪一项？
6
与 GAN 和 VAE 相比，Normalizing Flows 的主要优势是什么？
7
在扩散模型（Diffusion Models）的扩散过程中，「反向过程」指的是什么？
8
扩散模型中通常使用哪种网络架构来预测每一步添加到图像中的噪声？
9
与其他生成模型（如 GAN）相比，扩散模型的主要缺点是什么？
10
在条件 GAN（cGAN）中，如何控制生成图像的属性？
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