基本信息

---

下载

文档摘要

---

2025年生成对抗网络稳定性优化习题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在生成对抗网络（GAN）中，以下哪项技术可以有效提高生成图像的分辨率和质量？

A.使用更大的卷积核

B.引入更多的训练数据

C.采用WassersteinGAN（WGAN）

D.使用预训练的图像风格迁移模型

答案：C

解析：WassersteinGAN（WGAN）通过使用Wasserstein距离代替传统的对抗性损失函数，能够更好地稳定训练过程，并提高生成图像的质量和分辨率。参考《生成对抗网络：原理与实践》2025版4.2节。

2.以下哪种方法可以有效减少GAN训练中的模式崩塌问题？

A.