1. 面试官：如何解释生成对抗网络 (GAN) 的工作原理？

2. 面试官：GAN 与其他生成模型（如变分自编码器）有何区别？

3. 面试官：GAN 在图像生成、文本生成和音频生成中有何应用？

4. 面试官：如何处理 GAN 中的梯度消失和模式崩溃问题？

5. 面试官：GAN 中的生成器和判别器分别起着什么作用？

6. 面试官：如何评价一个 GAN 模型的性能？

7. 面试官：GAN 中的训练过程中可能会出现的挑战有哪些？

8. 面试官：GAN 中的判别器网络采用何种损失函数？

9. 面试官：GAN 中的生成器网络采用何种损失函数？

10. 面试官：GAN 网络训练过程中可能会出现的模式崩溃问题怎么解决？