Inception score
ইনসেপশন স্কোর (আইএস) হল একটি অ্যালগরিদম যা জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (জিএএন)-এর মতো জেনারেটিভ ইমেজ মডেল দ্বারা তৈরি চিত্রের গুণমান মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়। জেনারেটিভ মডেল দ্বারা উত্পন্ন (সাধারণত প্রায় 30,000) চিত্রের নমুনায় প্রয়োগ করা একটি পৃথক, পূর্ব প্রশিক্ষিত ইনসেপশনভি3 চিত্র শ্রেণিবিন্যাস মডেলের আউটপুটের উপর ভিত্তি করে স্কোর গণনা করা হয়। নিম্নলিখিত শর্তগুলি সত্য হলে ইনসেপশন স্কোর সর্বাধিক হয়ঃ উত্পন্ন চিত্রগুলির জন্য ইনসেপশনভি3 মডেল দ্বারা পূর্বাভাস দেওয়া লেবেলগুলির বিতরণের এনট্রপি হ্রাস করা হয়। অন্য কথায়, শ্রেণীবিভাগের মডেলটি আত্মবিশ্বাসের সাথে প্রতিটি ছবির জন্য একটি একক লেবেলের পূর্বাভাস দেয়। স্বজ্ঞাতভাবে, এটি উৎপাদিত চিত্রগুলির "তীক্ষ্ণ" বা "স্বতন্ত্র" হওয়ার ইচ্ছার সাথে মিলে যায়। শ্রেণীবিভাগ মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সমস্ত সম্ভাব্য লেবেলগুলিতে সমানভাবে বিতরণ করা হয়। এটি এই ইচ্ছাকৃততার সাথে মিলে যায় যে উৎপাদক মডেলের আউটপুট "বৈচিত্র্যময়"। এটি সম্পর্কিত ফ্রেচেট প্রতিষ্ঠার দূরত্ব দ্বারা কিছুটা ছাড়িয়ে গেছে। যদিও ইনসেপশন স্কোর শুধুমাত্র উৎপাদিত চিত্রের বিতরণের মূল্যায়ন করে, এফ. আই. ডি উৎপাদিত চিত্রের বিতরণকে বাস্তব চিত্রের ("স্থল সত্য") বিতরণের সাথে তুলনা করে। সংজ্ঞা দুটি স্থান থাকতে দিন, চিত্রের স্থান এবং লেবেলের স্থান। লেবেলের স্থান সীমাবদ্ধ। একটি সম্ভাব্যতা বন্টন হতে দিন যার উপর আমরা বিচার করতে চাই। একটি বৈষম্যকারীকে এমন একটি ফাংশন হতে দিন যেখানে সমস্ত সম্ভাব্যতা বিতরণের সেট রয়েছে। বৈষম্যকারীর মতে, যে কোনও ছবি এবং যে কোনও লেবেলের জন্য, ছবির লেবেল থাকার সম্ভাবনা থাকা উচিত। এটি সাধারণত ইমেজনেটে প্রশিক্ষিত একটি ইনসেপশন-ভি3 নেটওয়ার্ক হিসাবে প্রয়োগ করা হয়। সমতুল্য পুনর্লিখনের আপেক্ষিক সূচনা স্কোর জেনসেনের বৈষম্য দ্বারা অ-নেতিবাচক। সিউডোকোডঃ ব্যাখ্যা একটি উচ্চতর সূচনা স্কোরকে "ভাল" হিসাবে ব্যাখ্যা করা হয়, কারণ এর অর্থ হল ছবির একটি "তীক্ষ্ণ এবং স্বতন্ত্র" সংগ্রহ। সম্ভাব্য লেবেলের মোট সংখ্যা কোথায়? আই. এফ. এফ প্রায় সবকিছুর জন্য এর অর্থ সম্পূর্ণরূপে "অস্পষ্ট"। অর্থাৎ, যে কোনও চিত্র থেকে নমুনা নেওয়া হলে, বৈষম্যকারী ঠিক একই লেবেলের ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করে। সর্বোচ্চ সূচনা স্কোর অর্জন করা হয় যদি এবং শুধুমাত্র যদি দুটি শর্ত উভয়ই সত্য হয়ঃ প্রায় সকলের জন্য, বিতরণ একটি লেবেলের উপর কেন্দ্রীভূত হয়। অর্থাৎ,। অর্থাৎ, থেকে নমুনা নেওয়া প্রতিটি চিত্র ঠিক বৈষম্যকারী দ্বারা শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। প্রতিটি লেবেলের জন্য, লেবেলযুক্ত উত্পাদিত চিত্রের অনুপাত ঠিক। অর্থাৎ, উৎপাদিত চিত্রগুলি সমস্ত লেবেলে সমানভাবে বিতরণ করা হয়। রেফারেন্স মেশিন লার্নিং কম্পিউটার গ্রাফিক্স