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1. You're training a conditional GAN to generate images of birds based on text descriptions. The GAN generates images, but they lack fine- grained details and often have artifacts. Which of the following techniques are MOST likely to improve the quality and realism of the generated images? (Select TWO)

A) Reducing the size of the input noise vector to the generator.
B) Using a simple Multi-Layer Perceptron (MLP) as the generator.
C) Implementing spectral normalization in both the generator and discriminator.
D) Using a deeper and wider generator network (e.g., with more layers and channels).
E) Using a more powerful discriminator architecture (e.g., with attention mechanisms).

2. You've trained a large multimodal model that takes text and images as input and generates creative stories. While the model produces high-quality stories in general, it occasionally generates outputs that are factually incorrect or nonsensical. Which of the following techniques would be MOST effective in improving the model's factual accuracy and coherence?

A) Reducing the temperature parameter during generation.
B) Increasing the model size by adding more layers.
C) Removing dropout layers.
D) Training the model on a smaller dataset.
E) Implementing a retrieval-augmented generation (RAG) approach.

3. Consider a scenario where you are using a pre-trained multimodal model for image captioning and want to fine-tune it on a specific dataset. Which of the following strategies is MOST likely to lead to improved performance and faster convergence?

A) Fine-tune the entire model with a smaller learning rate and gradually unfreeze layers, starting from the captioning head.
B) Fine-tune the entire model (image encoder and captioning head) with a very large learning rate.
C) Train a new captioning head from scratch while keeping the image encoder frozen.
D) Randomly initialize the entire model and train from scratch.
E) Fine-tune only the captioning head (language model) while keeping the image encoder frozen.

4. Which of the following techniques is most appropriate for mitigating the vanishing gradient problem in very deep neural networks, particularly when training generative models?

A) Early stopping
B) Dropout
C) Weight decay
D) Data augmentation
E) Residual connections (skip connections)

5. You're working with a text-to-image generation model. After training, you notice the generated images lack fine-grained details and appear blurry. Which hyperparameter tuning strategy would be MOST effective in improving the visual quality of the generated images, considering the computational cost?

A) Adding more layers to the discriminator network (if using GANs).
B) Switching to a different model architecture (e.g., from VAE to GAN).
C) Increasing the number of training epochs.
D) Optimizing the learning rate schedule.
E) Decreasing the batch size.

질문과 대답: