单项选择题
A.通过一同调整生成器和判别器的权重等参数，达到两者总的代价函数平衡B.通过多轮训练，使鉴别器达到最大评判能力的情况下生成器的样本尽量让鉴别器分不开C.通过交替调整生成器和判别器的权重等参数，使得生成器和判别器的性能达到一种平衡状态D.两者的代价函数是对抗性质的
A.判别器的任务是分类，而不是生成假样本B.生成器的任务重，减少计算量C.防止判别器在训练过程中发生梯度消失，降低鉴别器的能力D.增加生成样本的多样性
A.如果判别器发生了过拟合，那么生成器可能会生成一起很奇怪的样本B.若生成器产生新样本依赖的随机噪声z与真实样本的数据分布差别很大，GAN训练会失效C.生成器由一个前馈神经网络或反卷积深度网络实现，其目标是要使生成的图像与真实的样本一样D.判别器的判别能力开始训练时越强，GAN越容易训练