全面解析Inception Score原理及其局限性 https://blog.csdn.n ...
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 Frechet Inception Distance score 。 IS IS基于Google的预训练网络Inception Net V 。Inception Net V 是精心设计的卷积网络模型, ...
2020-08-19 13:27 0 4554 推荐指数:
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计算 IS 时只考虑了生成样本,没有考虑真实数据,即 IS 无法反映真实数据和样本之间的距离,IS 判断数据真实性的依据,源于 Inception V3 的训练集 ------ ImageNet,在 Inception V3 的“世界观”下,凡是不像 ImageNet 的数据,都是不真实的,都不能 ...
1 accuracy_score:分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。常常误导初学者:呵呵。 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true ...
从GoogLeNet的Inceptionv1开始,发展了众多inception,如inception v2、v3、v4与Inception-ResNet-V2。 故事还是要从inception v1开始说起。 Inception v1 相比于GoogLeNet之前的众多卷积神经网络 ...
Inception系列之Inception_v2-v3 Inception系列之Batch-Normalization 目前,神经网络模型为了得到更好的效果,越来越深和越来越宽的模型被提出。然而这样会带来以下几个问题: 1)参数量,计算量越来越大,在有限内存和算力的设备 ...
github博客传送门 csdn博客传送门 论文在此: Going deeper with convolutions 论文下载: https://arxiv.org/pdf/1409.4842.p ...
博客:博客园 | CSDN | blog 目录 写在前面 Inception-V1 (GoogLeNet) BN-Inception Inception-V2, V3 Inception-V4,Inception ...
零、Inception-Resnet-V2的网络模型 整体结构如下,整体设计简洁直观: 其中的stem部分网络结构如下,inception设计,并且conv也使用了7*1+1*7这种优化形式: inception-resnet-A部分设计,inception+残差设计 ...