判断题GANs的生成器和判别器在训练结束时合作而不是竞争。
判断题生成对抗网络（GAN）由一个生成网络和一个判别网络组成，其中生成网络试图生成越来越逼真的数据。
判断题交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术，它需要将数据集划分为训练集和测试集。
判断题强化学习是一种机器学习范式，其中的学习代理通过与环境交互来学习达到目标。
判断题批量归一化仅在卷积神经网络中使用，而在其他类型的神经网络中不使用。
