Inception score
انسیپشن اسکور (آئی ایس) ایک الگورتھم ہے جو جنریٹو امیج ماڈل جیسے جنریٹو ایڈوسرل نیٹ ورک (جی اے این) کے ذریعے بنائی گئی تصاویر کے معیار کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ اسکور کا حساب ایک علیحدہ، پہلے سے تربیت یافتہ انسیپشن وی 3 تصویری درجہ بندی ماڈل کے آؤٹ پٹ کی بنیاد پر کیا جاتا ہے جو جنریٹو ماڈل کے ذریعہ تیار کردہ (عام طور پر تقریبا 30,000) تصاویر کے نمونے پر لاگو ہوتا ہے۔ جب درج ذیل شرائط درست ہوں تو انسیپشن اسکور کو زیادہ سے زیادہ کیا جاتا ہے: تیار کردہ تصاویر کے لیے انسیپشن وی 3 ماڈل کے ذریعے پیش کردہ لیبلز کی تقسیم کی اینٹروپی کو کم سے کم کیا جاتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں، درجہ بندی کا ماڈل اعتماد کے ساتھ ہر تصویر کے لیے ایک ہی لیبل کی پیش گوئی کرتا ہے۔ بدیہی طور پر، یہ پیدا شدہ تصاویر کے "تیز" یا "الگ" ہونے کی خواہش سے مطابقت رکھتا ہے۔ درجہ بندی کے ماڈل کی پیش گوئیاں تمام ممکنہ لیبلز میں یکساں طور پر تقسیم کی جاتی ہیں۔ یہ اس خواہش سے مطابقت رکھتا ہے کہ جنریٹو ماڈل کی پیداوار "متنوع" ہے۔ اس کی جگہ کسی حد تک متعلقہ فریچیٹ کے آغاز کے فاصلے نے لے لی ہے۔ اگرچہ انسیپشن اسکور صرف تیار شدہ تصاویر کی تقسیم کا جائزہ لیتا ہے، لیکن ایف آئی ڈی تیار شدہ تصاویر کی تقسیم کا موازنہ حقیقی تصاویر ("زمینی سچائی") کے سیٹ کی تقسیم سے کرتا ہے۔ تعریف دو خالی جگہیں ہونے دیں، تصاویر کی جگہ اور لیبل کی جگہ۔ لیبلز کی جگہ محدود ہے۔ اس پر امکان کی تقسیم ہونے دیں جس کا ہم فیصلہ کرنا چاہتے ہیں۔ ایک ڈسکریمینیٹر کو اس قسم کا فنکشن ہونے دیں جہاں تمام امکانات کی تقسیم کا سیٹ ہے۔ امتیازی سلوک کرنے والے کے مطابق، کسی بھی تصویر، اور کسی بھی لیبل کے لیے، اس بات کا امکان ہو کہ تصویر پر لیبل ہو۔ اسے عام طور پر امیج نیٹ پر تربیت یافتہ انسیپشن-وی 3 نیٹ ورک کے طور پر نافذ کیا جاتا ہے۔ جسن کی عدم مساوات کے لحاظ سے ایکوئولینٹ ری رائٹس کا ابتدائی اسکور غیر منفی ہے۔ سیوڈو کوڈ: تشریح ایک اعلی ابتدائی اسکور کی تشریح "بہتر" کے طور پر کی جاتی ہے، کیونکہ اس کا مطلب ہے کہ یہ تصاویر کا ایک "تیز اور الگ" مجموعہ ہے۔ ممکنہ لیبلز کی کل تعداد کہاں ہے۔ آئی ایف ایف تقریبا تمام کے لیے اس کا مطلب مکمل طور پر "غیر واضح" ہے۔ یعنی، نمونے لی گئی کسی بھی تصویر کے لیے، ڈسکریمینیٹر بالکل وہی لیبل پیشن گوئی کرتا ہے۔ سب سے زیادہ ابتدائی اسکور تب حاصل ہوتا ہے جب اور صرف اس صورت میں جب دونوں شرائط درست ہوں: تقریبا سب کے لیے، تقسیم ایک لیبل پر مرکوز ہو۔ یعنی۔ یعنی، نمونے لی گئی ہر تصویر کو امتیازی سلوک کرنے والے کے ذریعہ بالکل درجہ بند کیا جاتا ہے۔ ہر لیبل کے لیے، پیدا شدہ تصاویر کا تناسب جیسا کہ لیبل کیا گیا ہے بالکل ٹھیک ہے۔ یعنی، تیار کردہ تصاویر تمام لیبلز پر یکساں طور پر تقسیم کی جاتی ہیں۔ حوالہ جات مشین لرننگ کمپیوٹر گرافکس