Inception score
ઇન્સેપ્શન સ્કોર (IS) એ એક અલ્ગોરિધમ છે જેનો ઉપયોગ જનરેટિવ પ્રતિકૂળ નેટવર્ક (GAN) જેવા જનરેટિવ ઇમેજ મોડેલ દ્વારા બનાવવામાં આવેલી છબીઓની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે થાય છે. સ્કોરની ગણતરી જનરેટિવ મોડેલ દ્વારા જનરેટ કરવામાં આવેલી (સામાન્ય રીતે લગભગ 30,000) છબીઓના નમૂના પર લાગુ કરવામાં આવેલા અલગ, પૂર્વ પ્રશિક્ષિત ઇન્સ્પેક્શનવી3 છબી વર્ગીકરણ મોડેલના આઉટપુટના આધારે કરવામાં આવે છે. જ્યારે નીચેની શરતો સાચી હોય ત્યારે ઇન્સેપ્શન સ્કોર મહત્તમ થાય છેઃ પેદા કરેલી છબીઓ માટે ઇન્સેપ્શનવી3 મોડેલ દ્વારા આગાહી કરાયેલ લેબલોના વિતરણની એન્ટ્રોપી ઘટાડવામાં આવે છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, વર્ગીકરણ મોડેલ આત્મવિશ્વાસપૂર્વક દરેક છબી માટે એક જ લેબલની આગાહી કરે છે. સહજ ભાવે, આ પેદા કરેલી છબીઓ "તીક્ષ્ણ" અથવા "વિશિષ્ટ" હોવાની ઇચ્છાને અનુરૂપ છે. વર્ગીકરણ મોડેલની આગાહીઓ તમામ સંભવિત લેબલોમાં સમાનરૂપે વહેંચવામાં આવે છે. આ એ ઇચ્છાને અનુરૂપ છે કે જનરેટિવ મોડેલનું આઉટપુટ "વૈવિધ્યસભર" છે. તે સંબંધિત ફ્રેચેટ શરૂઆત અંતર દ્વારા કંઈક અંશે રદ કરવામાં આવ્યું છે. જ્યારે ઇન્સેપ્શન સ્કોર માત્ર પેદા કરેલી છબીઓના વિતરણનું મૂલ્યાંકન કરે છે, ત્યારે એફ. આઈ. ડી. પેદા કરેલી છબીઓના વિતરણની સરખામણી વાસ્તવિક છબીઓના સમૂહ ("ગ્રાઉન્ડ ટ્રુથ") ના વિતરણ સાથે કરે છે. વ્યાખ્યા દો ત્યાં બે જગ્યાઓ છે, છબીઓની જગ્યા અને લેબલની જગ્યા. લેબલની જગ્યા મર્યાદિત છે. ચાલો આપણે જે નક્કી કરવા માંગીએ છીએ તેના પર સંભાવના વિતરણ કરીએ. ચાલો ડિસ્ક્રિમિનેટર એ પ્રકારનું કાર્ય છે જ્યાં તમામ સંભાવના વિતરણોનો સમૂહ છે. કોઈપણ છબી માટે, અને કોઈપણ લેબલ માટે, ડિસ્ક્રિમિનેટર અનુસાર, છબીમાં લેબલ હોવાની સંભાવના હોવી જોઈએ. તે સામાન્ય રીતે ઈમેજનેટ પર પ્રશિક્ષિત ઇન્સેપ્શન-વી3 નેટવર્ક તરીકે લાગુ કરવામાં આવે છે. ઈક્વિવેલન્ટ રીરાઇટ્સના સંબંધમાં ઇન્સેપ્શન સ્કોર જેન્સેનની અસમાનતા દ્વારા બિન-નકારાત્મક છે. સ્યુડોકોડઃ અર્થઘટન ઉચ્ચ શરૂઆતના ગુણને "વધુ સારા" તરીકે અર્થઘટન કરવામાં આવે છે, કારણ કે તેનો અર્થ એ છે કે તે ચિત્રોનો "તીક્ષ્ણ અને વિશિષ્ટ" સંગ્રહ છે. જ્યાં સંભવિત લેબલોની કુલ સંખ્યા છે. લગભગ બધા માટે આઇ. એફ. એફ. તેનો અર્થ સંપૂર્ણપણે "અસ્પષ્ટ" છે. એટલે કે, નમૂના લેવામાં આવેલી કોઈપણ છબી માટે, ડિસ્ક્રિમિનેટર બરાબર સમાન લેબલ આગાહીઓ આપે છે. સૌથી વધુ પ્રારંભિક સ્કોર ત્યારે જ પ્રાપ્ત થાય છે જ્યારે બે શરતો બંને સાચી હોયઃ લગભગ બધા માટે, વિતરણ એક લેબલ પર કેન્દ્રિત હોય. એટલે કે,. એટલે કે, નમૂના લેવામાં આવેલી દરેક છબીને ભેદભાવ કરનાર દ્વારા બરાબર વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. દરેક લેબલ માટે, પેદા થયેલ છબીઓનું પ્રમાણ જે રીતે લેબલ થયેલ છે તે બરાબર છે. એટલે કે, પેદા થયેલ છબીઓ તમામ લેબલો પર સમાન રીતે વહેંચવામાં આવે છે. સંદર્ભો મશીન લર્નિંગ કમ્પ્યુટર ગ્રાફિક્સ