Inception score
इंसेप्शन स्कोर (आई. एस.) एक एल्गोरिथ्म है जिसका उपयोग जनरेटिव इमेज मॉडल जैसे जनरेटिव एडवर्सियल नेटवर्क (जी. ए. एन.) द्वारा बनाई गई छवियों की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए किया जाता है। स्कोर की गणना एक अलग, पूर्व प्रशिक्षित इंसेप्शनवी3 छवि वर्गीकरण मॉडल के उत्पादन के आधार पर की जाती है जो उत्पादक मॉडल द्वारा उत्पन्न (आमतौर पर लगभग 30,000) छवियों के नमूने पर लागू होता है। जब निम्नलिखित स्थितियाँ सही होती हैं तो आरंभ अंक अधिकतम किया जाता हैः उत्पन्न छवियों के लिए आरम्भ v3 मॉडल द्वारा भविष्यवाणी किए गए लेबलों के वितरण की एन्ट्रापी को न्यूनतम किया जाता है। दूसरे शब्दों में, वर्गीकरण मॉडल आत्मविश्वास से प्रत्येक छवि के लिए एक एकल लेबल की भविष्यवाणी करता है। सहज रूप से, यह उत्पन्न छवियों के "तेज" या "विशिष्ट" होने की इच्छा से मेल खाता है। वर्गीकरण मॉडल की भविष्यवाणियाँ सभी संभावित लेबलों में समान रूप से वितरित की जाती हैं। यह इस इच्छा से मेल खाता है कि उत्पादक मॉडल का उत्पादन "विविध" है। इसे कुछ हद तक संबंधित फ्रेचेट स्थापना दूरी द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है। जबकि इंसेप्शन स्कोर केवल उत्पन्न छवियों के वितरण का मूल्यांकन करता है, एफ. आई. डी. वास्तविक छवियों के एक सेट ("जमीनी सच्चाई") के वितरण के साथ उत्पन्न छवियों के वितरण की तुलना करता है। परिभाषा मान लीजिए कि दो रिक्त स्थान हैं, छवियों का स्थान और लेबल का स्थान। लेबलों का स्थान सीमित है। जिस पर हम न्याय करना चाहते हैं, उस पर एक संभाव्यता वितरण होने दें। मान लीजिए कि एक विभेदक एक प्रकार का कार्य है जहाँ सभी संभाव्यता वितरणों का सेट है। विभेदक के अनुसार, किसी भी छवि और किसी भी लेबल के लिए, इस बात की संभावना होनी चाहिए कि छवि पर लेबल है। यह आमतौर पर इमेजनेट पर प्रशिक्षित एक इंसेप्शन-वी3 नेटवर्क के रूप में लागू किया जाता है। समतुल्य पुनर्लेखन के सापेक्ष का प्रारंभ अंक जेन्सेन की असमानता द्वारा गैर-नकारात्मक है। छद्म संकेतः व्याख्या एक उच्च प्रारंभिक अंक की व्याख्या "बेहतर" के रूप में की जाती है, क्योंकि इसका अर्थ है कि यह चित्रों का एक "तेज और विशिष्ट" संग्रह है। संभावित लेबलों की कुल संख्या कहाँ है। लगभग सभी के लिए आई. एफ. एफ. इसका मतलब पूरी तरह से "अस्पष्ट" है। अर्थात्, नमूना ली गई किसी भी छवि के लिए, डिस्क्रिमिनेटर बिल्कुल वही लेबल भविष्यवाणियाँ देता है। उच्चतम प्रारंभिक अंक तभी प्राप्त किया जाता है जब दोनों शर्तें सही होंः लगभग सभी के लिए, वितरण एक लेबल पर केंद्रित हो। वह है,। अर्थात्, नमूना ली गई प्रत्येक छवि को विभेदक द्वारा बिल्कुल वर्गीकृत किया जाता है। प्रत्येक लेबल के लिए, उत्पन्न छवियों का अनुपात जैसा लेबल किया गया है ठीक वैसा ही है। अर्थात्, उत्पन्न छवियों को सभी लेबलों पर समान रूप से वितरित किया जाता है। संदर्भ मशीन लर्निंग कंप्यूटर ग्राफिक्स