Inception score
ಇನ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಸ್ಕೋರ್ (ಐಎಸ್) ಎಂಬುದು ಉತ್ಪಾದಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಮ ಜಾಲ (ಜಿಎಎನ್) ದಂತಹ ಉತ್ಪಾದಕ ಚಿತ್ರ ಮಾದರಿಯು ರಚಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಳಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ. ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸುಮಾರು 30,000) ಚಿತ್ರಗಳ ಮಾದರಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ, ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಇನ್ಸೆಪ್ಷನ್ವಿ3 ಚಿತ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಷರತ್ತುಗಳು ನಿಜವಾಗಿದ್ದಾಗ ಇನ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಚಿತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ ಇನ್ಸೆಪ್ಷನ್ವಿ3 ಮಾದರಿಯು ಊಹಿಸಿದ ಲೇಬಲ್ಗಳ ವಿತರಣೆಯ ಎಂಟ್ರೊಪಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರಕ್ಕೂ ಒಂದೇ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಂದ, ಇದು ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳು "ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ" ಅಥವಾ "ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ" ಬಯಕೆಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಲೇಬಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯ ಔಟ್ಪುಟ್ "ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿದೆ" ಎಂಬ ಬಯಕೆಗೆ ಇದು ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ಸಂಬಂಧಿತ ಫ್ರೆಚೆಟ್ ಆರಂಭದ ದೂರದಿಂದ ಇದನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಮೀರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇನ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಸ್ಕೋರ್ ರಚಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಎಫ್. ಐ. ಡಿ ರಚಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನೈಜ ಚಿತ್ರಗಳ ("ಗ್ರೌಂಡ್ ಟ್ರೂತ್") ವಿತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಎರಡು ಸ್ಥಳಗಳು ಇರಲಿ, ಚಿತ್ರಗಳ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ಗಳ ಸ್ಥಳ. ಲೇಬಲ್ಗಳ ಸ್ಥಳವು ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಯಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯಾಗಿರಲಿ. ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟರ್ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿರಲಿ, ಅಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಗಳ ಸೆಟ್ ಇರುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಲೇಬಲ್ಗೆ, ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟರ್ ಪ್ರಕಾರ, ಚಿತ್ರವು ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿರಲಿ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇಮೇಜ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಇನ್ಸೆಪ್ಷನ್-ವಿ3 ಜಾಲಬಂಧವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜೆನ್ಸನ್ ಅವರ ಅಸಮಾನತೆಯಿಂದ ಈಸ್ ಇಕ್ವಿವೆಲೆಂಟ್ ರೀರೈಟ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಇನ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಸ್ಕೋರ್ ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿಲ್ಲ. ಸೂಡೊಕೋಡ್ಃ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟೇಶನ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆರಂಭದ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು "ಉತ್ತಮ" ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದರರ್ಥ "ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ" ಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ಲೇಬಲ್ಗಳ ಒಟ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆ ಎಲ್ಲಿದೆ. ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲದಕ್ಕೂ ಐಎಫ್ಎಫ್ ಎಂದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ "ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ". ಅಂದರೆ, ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ಯಾವುದೇ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ, ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟರ್ ನಿಖರವಾಗಿ ಅದೇ ಲೇಬಲ್ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡೂ ಷರತ್ತುಗಳು ನಿಜವಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲರಿಗೂ, ವಿತರಣೆಯು ಒಂದೇ ಲೇಬಲ್ನ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆರಂಭದ ಅಂಕವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ,. ಅಂದರೆ, ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟರ್ ನಿಖರವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತಿ ಲೇಬಲ್ಗೆ, ನಿಖರವಾಗಿ ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಚಿತ್ರಗಳ ಪ್ರಮಾಣ. ಅಂದರೆ, ರಚಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಲೇಬಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್