实体识别在自然语言处理中用于识别和分类文本中的数字和日期。

在训练GANs时，判别器比生成器训练得更快是一个常见问题。

判断题在训练GANs时，判别器比生成器训练得更快是一个常见问题。

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GANs的生成器和判别器在训练结束时合作而不是竞争。

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。