【GAN改进】Inception Score：评估GAN模型的首个量化指标详解-ITADN社区

优质

本文深入解析了Inception Score，一种衡量生成对抗网络（GAN）性能的重要量化标准。通过详述其原理和应用，为读者提供理解和优化GAN模型的新视角。最近的内容将较为简单，我们将共同探讨GAN的评价指标，并鼓励大家积极参与讨论并留言。作者&编辑 | 小米粥编辑 | 言有三在判别模型中，训练完成后的模型需要通过测试集进行评估，并利用可量化的标准来判断其性能。例如，在分类任务中通常使用分类准确率作为评价指标；而在回归问题上，则常用均方误差来进行衡量。同样地，生成对抗网络（GAN）也需要一个量化指标以评定其图像生成的质量。 1. 质量与多样性对于用于生成图片的GAN而言，首要的目标是评估它所产生图像的质量优劣。然而，“质量”这一概念具有很强的主观性：一张不够清晰度不足的宠物狗照片和线条虽然明晰却显得“怪异”的图片都应该被归类为低品质的作品。

Inception-Score-PyTorch：PyTorch中的GAN初始分数计算

优质

Inception-Score-PyTorch 是一个使用 PyTorch 实现的工具包，专门用于计算生成对抗网络（GAN）模型的 inception 分数，以评估生成图像的质量和多样性。初始分数火炬Pytorch缺少用于计算GAN初始得分的代码。该存储库填补了这一空白。但是我们不建议使用初始分数来评估生成模型。要开始，请克隆存储库并导航到它： ``` $ git clone git@github.com:sbarratt/inception-score-pytorch.git $ cd inception-score-pytorch ``` 为了生成随机的64x64图像并计算初始得分，执行以下命令： ```shell $ python inception_score.py ``` 唯一的功能是 `inception_score`。它获取一张归一化为[0,1]范围内的numpy图像列表和一组参数，并计算初始分数。请确保您的图像是3x299x299大小，如果不是（例如，您的GAN在CIFAR上接受过训练），您需要将resize=True传递给该函数以使用双线性插值调整尺寸。

BERT Score：文本生成的质量评估指标

优质

BERT Score是一种基于预训练语言模型BERT的评价方法，用于衡量机器生成文本与参考文本之间的质量相似度，特别是在自动评估文本生成任务中的表现。 BERTScore 论文（ICLR 2020）介绍了一种自动评估指标。最新版本为0.3.7，与Huggingface的变压器版本>=4.0.0兼容，并感谢所有公共贡献者。在更新至版本0.3.6时，支持了自定义基准文件选项，并将之前的--rescale-with-baseline更改为--rescale_with_baseline以保持与其他选项的一致性。而在版本0.3.5中，BERTScore与Huggingface的变形金刚>= v3.0.0兼容并进行了几个次要修复程序和效率改进。更新至版本0.3.4时，立即实现了对变压器v2.11.0的支持（#58）。对于中国用户来说，下载预训练模型可能速度较慢。因此，在百度盘上提供了一些模型的副本供快速获取使用，包括不同语言的密码信息以确保安全访问。在版本0.3.3中修复了空字符串错误，并支持6种模型和24种较小的模型。此外还新增了一个用于保持WMT16英制上不同模型性能的功能。

SSVEP-GAN-CNN模型

优质

SSVEP-GAN-CNN是一种结合了同步稳态视觉诱发电位(SSVEP)、生成对抗网络(GAN)及卷积神经网络(CNN)技术的创新模型，专门用于提升脑机接口系统的性能与效率。我们的论文《利用合成的主体不变EEG信号实现零校准BCI》将在国际模式识别会议（ICPR）上发表。相关代码结构如下： - CNN_Subject_Classification.py：包含用于主体生物特征分类网络的代码； - CNN_Subject_softmax.py：包含用于生成数据所取Softmax概率值的代码； - SIS-GAN.py：我们提出的基于SIS-GAN模型，用于生成主体不变SSVEP-based EEG数据。

torch-metrics：PyTorch模型评估指标

优质

torch-metrics是一款专为PyTorch设计的高效模型评估库，提供了丰富的指标计算功能，帮助开发者便捷地进行机器学习和深度学习模型的效果评测。火炬指标（torch-metrics）是一个自定义库，为PyTorch提供常见的机器学习评估指标，类似于tf.keras.metrics的功能。由于PyTorch本身并没有内置的模型评估指标库如torch.metrics，这个第三方库就显得尤为重要。使用方法如下： ``` pip install --upgrade torch-metrics from torch_metrics import Accuracy ## 定义度量标准 ## metric = Accuracy(from_logits=False) y_pred = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) y_true = torch.tensor([0, 2, 3, 4]) print(metric(y_pred, y_true)) ``` 上述代码展示了如何安装并使用torch-metrics库中的Accuracy度量标准来评估模型的准确率。

MNIST inception score示例

优质

这段简介是关于如何使用MNIST数据集计算和评估Inception Score的一种方法示例。通过此实例，可以帮助理解该评分在手写数字图像生成模型中的应用效果。在讨论MNIST数据集的Inception Score实例时，我们关注的是如何评估生成模型的质量。Inception Score是一种常用的度量标准，用于衡量图像生成任务中的样本质量和多样性。通过使用预训练的分类器（如Google Inception网络），我们可以计算出一组由生成模型产生的图片的整体质量得分和类内一致性。对于MNIST数据集而言，尽管它主要是手写数字的简单二值图，但在某些情况下人们也会尝试用类似的方法来评估其变种或改进版本中的图像生成任务。具体实现时需要确保所选分类器针对MNIST进行了适当的调整或者使用了能够有效识别这些特定类型的手写数字结构的模型。需要注意的是，在应用Inception Score或其他评价指标到不同的数据集上时，选择合适的预训练模型和对它们进行必要的微调是至关重要的步骤。这有助于提高评估结果的相关性和准确性。

改进的GA-BP多变量时序预测算法模型：详尽代码注释与多维度质量评估指标展示

优质

本研究提出了一种改良的遗传算法-反向传播神经网络（GA-BP）多变量时间序列预测模型，并提供详尽代码注释和全面的质量评估指标，以展示其在复杂数据预测中的优越性能。基于GA-BP算法的多变量时序预测模型：该程序使用遗传算法（GA）优化BP神经网络进行多维时间序列预测，并适用于多个输入单个输出的情况。代码清晰地注释了每个步骤，便于理解和运行。 1. 运行环境要求MATLAB版本为2018b及以上。 2. 程序中包含多种评价指标：R²、平均绝对误差（MAE）、均值偏差误差（MBE）和根方差误差（RMSE），并提供丰富的图表展示结果，符合用户需求。 3. 代码文档注释详尽且质量高，适合初学者使用。此外，程序附带了测试数据集，在替换为自己的数据后可以直接运行。此模型适用于需要进行多变量时序预测的研究或项目中。

GAN Lab: GAN实验室

优质

GAN实验室致力于研究和开发生成对抗网络技术，探索其在图像处理、数据增强及人工智能领域的广泛应用与创新。 GAN Lab：用于生成对抗网络的交互式可视化实验工具概述： GAN Lab是一种新颖的交互式可视化工具，任何人都可以学习并尝试通用对抗性网络（GANs），这是一类流行的复杂深度学习模型。借助于GAN Lab，您可以像使用玩具一样训练2D数据分布上的GAN模型，并且能够实时地观察其内部工作原理。该工具采用浏览器内GPU加速的深度学习库实现，从模型训练到可视化展示的所有操作均由JavaScript完成。用户只需通过Chrome等现代网络浏览器即可运行此应用。发展：本节介绍如何开发GAN Lab。安装依赖项：执行以下命令克隆GitHub上的相关代码仓库：$ git clone https://github.com/polymerlabs/ganlab.git

基于Python的改进SIR模型评估K个关键点算法

优质

本研究提出了一种基于Python编程语言的改进型SIR（易感-感染-移除）模型，并引入了评估K个关键节点的新型算法，以更精确地模拟和预测传染病传播过程。本资源针对边权重存在重尾分布的复杂网络，改进了传统的SIR模型来评估TopK重要节点的性能，并将传播过程可视化。该研究使用了networkx工具包进行实现。

是否确定退出登录?

【GAN改进】Inception Score：评估GAN模型的首个量化指标详解

全部评论 (0)