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。

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。