Cuestionario: Redes Generativas Antagónicas (GAN)

1. C) Generador y Discriminador
2. B) Entropía Cruzada Binaria
3. B) Convolucional Profundo
4. A) La calidad y diversidad de las imágenes generadas en comparación con las imágenes reales
5. A) CycleGAN
6. B) Cuando el generador produce solo una variedad limitada de salidas
7. C) Normalización Adaptativa de Instancias (AdaIN)
8. C) Para estandarizar el rango de entrada y mejorar la estabilidad del entrenamiento
9. C) Distinguir entre imágenes reales y falsas
10. C) Usar una disminución de la tasa de aprendizaje
11. A) Usando un vector de ruido separado para cada capa
12. B) Inspección visual de las imágenes generadas

Este cuestionario cubre los conceptos esenciales introducidos en la Parte II del libro, ayudándote a reforzar tu comprensión de las GANs y sus aplicaciones en el modelado generativo.

1. C) Generador y Discriminador
2. B) Entropía Cruzada Binaria
3. B) Convolucional Profundo
4. A) La calidad y diversidad de las imágenes generadas en comparación con las imágenes reales
5. A) CycleGAN
6. B) Cuando el generador produce solo una variedad limitada de salidas
7. C) Normalización Adaptativa de Instancias (AdaIN)
8. C) Para estandarizar el rango de entrada y mejorar la estabilidad del entrenamiento
9. C) Distinguir entre imágenes reales y falsas
10. C) Usar una disminución de la tasa de aprendizaje
11. A) Usando un vector de ruido separado para cada capa
12. B) Inspección visual de las imágenes generadas

Este cuestionario cubre los conceptos esenciales introducidos en la Parte II del libro, ayudándote a reforzar tu comprensión de las GANs y sus aplicaciones en el modelado generativo.

1. C) Generador y Discriminador
2. B) Entropía Cruzada Binaria
3. B) Convolucional Profundo
4. A) La calidad y diversidad de las imágenes generadas en comparación con las imágenes reales
5. A) CycleGAN
6. B) Cuando el generador produce solo una variedad limitada de salidas
7. C) Normalización Adaptativa de Instancias (AdaIN)
8. C) Para estandarizar el rango de entrada y mejorar la estabilidad del entrenamiento
9. C) Distinguir entre imágenes reales y falsas
10. C) Usar una disminución de la tasa de aprendizaje
11. A) Usando un vector de ruido separado para cada capa
12. B) Inspección visual de las imágenes generadas

Este cuestionario cubre los conceptos esenciales introducidos en la Parte II del libro, ayudándote a reforzar tu comprensión de las GANs y sus aplicaciones en el modelado generativo.

1. C) Generador y Discriminador
2. B) Entropía Cruzada Binaria
3. B) Convolucional Profundo
4. A) La calidad y diversidad de las imágenes generadas en comparación con las imágenes reales
5. A) CycleGAN
6. B) Cuando el generador produce solo una variedad limitada de salidas
7. C) Normalización Adaptativa de Instancias (AdaIN)
8. C) Para estandarizar el rango de entrada y mejorar la estabilidad del entrenamiento
9. C) Distinguir entre imágenes reales y falsas
10. C) Usar una disminución de la tasa de aprendizaje
11. A) Usando un vector de ruido separado para cada capa
12. B) Inspección visual de las imágenes generadas

Este cuestionario cubre los conceptos esenciales introducidos en la Parte II del libro, ayudándote a reforzar tu comprensión de las GANs y sus aplicaciones en el modelado generativo.