Давайте разберем данное утверждение. Оно звучит: "Для обучения GAN нам всегда нужен исходный набор настоящих изображений". Чтобы понять, верно ли это, рассмотрим несколько аспектов.

Что такое GAN?

• GAN (Generative Adversarial Network) - это тип нейронной сети, состоящий из двух частей: генератора и дискриминатора.
• Генератор создает новые данные, а дискриминатор оценивает, насколько эти данные похожи на настоящие.

Обучение GAN:

• В процессе обучения GAN генератор и дискриминатор соревнуются друг с другом.
• Генератор пытается создать как можно более реалистичные данные, а дискриминатор обучается отличать настоящие данные от сгенерированных.

Необходимость исходного набора данных:

• Для обучения GAN действительно нужен набор настоящих изображений, чтобы дискриминатор мог учиться на их основе.
• Однако, в некоторых случаях можно использовать синтетические данные или данные, созданные другими методами, но это может снизить качество обучения.

Вывод:

Таким образом, утверждение "Для обучения GAN нам всегда нужен исходный набор настоящих изображений" в целом верно, так как наличие реальных данных значительно улучшает процесс обучения и качество создаваемых изображений. Но в некоторых специфических случаях можно использовать и другие источники данных, хотя это может привести к менее качественным результатам.