通过 Inception Score 的公式我们知道,它并没有利用到真实数据集的信息,所有的计算都在生成的图片上计算获得。而 Mode Score 基于此做了改进:

也就是说,想要提高 Mode Score,除了 Inception Score 的两点,还要:

尽可能降低生成图片与数据集里的图片的标签y分布的KL散度。

GAN评价指标之mode score的更多相关文章

  1. CSAGAN:LinesToFacePhoto: Face Photo Generation from Lines with Conditional Self-Attention Generative Adversarial Network - 1 - 论文学习

    ABSTRACT 在本文中,我们探讨了从线条生成逼真的人脸图像的任务.先前的基于条件生成对抗网络(cGANs)的方法已经证明,当条件图像和输出图像共享对齐良好的结构时,它们能够生成视觉上可信的图像.然 ...

  2. 语音合成论文翻译:2019_MelGAN: Generative Adversarial Networks for Conditional Waveform Synthesis

    论文地址:MelGAN:条件波形合成的生成对抗网络 代码地址:https://github.com/descriptinc/melgan-neurips 音频实例:https://melgan-neu ...

  3. Game HDU - 3657(最小割)

    Game Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submis ...

  4. 论文笔记之:SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient

    SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient  AAAI-2017 Introduction :  产生序列模拟数 ...

  5. HDU 3657 Game (SAP | Dinic | EK 三种算法的比较)

    Game Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submis ...

  6. HDU 3657 Game(取数 最小割)经典

    Game Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submi ...

  7. GAN生成的评价指标 Evaluation of GAN

    传统方法中,如何衡量一个generator ?-- 用 generator 产生数据的 likelihood,越大越好. 但是 GAN 中的 generator 是隐式建模,所以只能从 P_G 中采样 ...

  8. GAN量化评估方法——IS(Inception Score)和FID(Frechet Inception Distance score)

    生成模型产生的是高维的复杂结构数据,它们不同于判别模型,很难用简单的指标来评估模型的好坏.下面介绍两种当前比较流行的评估生成模型的指标(仅判别图像):IS(Inception Score)和FID(F ...

  9. AI佳作解读系列(六) - 生成对抗网络(GAN)综述精华

    注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian G ...

随机推荐

  1. Python学习笔记之面向对象

    下面是初步总结的Python的面向对象的参数定义,后面会逐渐完善面向对象的相关知识.

  2. JuJu团队1月10号工作汇报

    JuJu团队1月10号工作汇报 JuJu   Scrum 团队成员 今日工作 剩余任务 困难 飞飞 fix出现的bug -- 无 婷婷 完善main.jl 训练流程 -- 无 恩升 绘图 -- 无 金 ...

  3. 新闻网大数据实时分析可视化系统项目——13、Cloudera HUE大数据可视化分析

    1.Hue 概述及版本下载 1)概述 Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,它是基于Python ...

  4. 6专题总结-动态规划dynamic programming

    专题6--动态规划 1.动态规划基础知识 什么情况下可能是动态规划?满足下面三个条件之一:1. Maximum/Minimum -- 最大最小,最长,最短:写程序一般有max/min.2. Yes/N ...

  5. java的基本类型和对应的封装类

    封装,是java这门语言的重要核心思想之一,封装也是对面向对象这一思想很好的体现. 在很多情况下,我们需要对数据进行一些转换,如:将一字符串"123"转换成int类型的123,或者 ...

  6. Day3-L-Cup HDU2289

    The WHU ACM Team has a big cup, with which every member drinks water. Now, we know the volume of the ...

  7. 常用mac/unix/linux命令

    1.查询ip地址 ifconfig 2.查找服务器上应用程序的端口分配 grep telnet /etc/services (telnet) telnet使用TCP/UDP端口号23 grep dom ...

  8. IOS 常用View属性设置

    设置按钮属性 1.设置按钮背景颜色 backgroundColor @property (weak, nonatomic) IBOutlet UIButton *deleteButton; self. ...

  9. Ecshop系统二次开发教程及流程演示

      来源:互联网 作者:佚名 时间:03-01 16:05:31 [大 中 小] Ecshop想必大家不会觉得陌生吧,大部分的B2C独立网店系统都用的是Ecshop系统,很受用户的喜爱,但是由于Ecs ...

  10. APM概述

    当前 APM(Application Performance Management (Monitoring)/ 应用性能管理)或者叫 Distributed Tracing System 工具有: G ...