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第一步：固定生成器，升级鉴别器
向生成器中输入一些随机向量，会生成一些随机的图片，将生成器生成的图片标注为
0，表示假图片。从真实数据样本集中抽取一些图片标注为1，表示真实的图。此时的鉴别
器就相当于一个二元分类模型，通过训练，鉴别器可以成功分辨出哪些图片是生成器生成的
假图，哪些是真实的图。
第二步：固定鉴别器，升级生成器
将生成器和鉴别器连成一个网络，由生成器产生图片并传入鉴别器中，鉴别器判断
图片是否真实进行打分，越真实得到的分数越接近1。此过程中，固定了鉴别器中的参数，
只更新生成器的参数，使得生成器产生的图片得到的分数越来越高。
1. 关于鉴别器的训练，下列说法正确的是:
A 在升级鉴别器的时候，需要固定生成器
B 生成器和鉴别器一起升级
C 鉴别器用来做回归预测
D 以上说法均不正确
2. 关于生成器的训练，下列说法正确的是:
A 生成器可以脱离鉴别器单独训练
B 生成器和鉴别器一起升级
C 在升级生成器的时候，需要固定鉴别器
D 以上说法均不正确
1=>A 2=>C
