فريشيه بداية مسابقة المسافة

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. ما الذي تشير إليه درجة FID المنخفضة؟
   • إحصائيات الصور التي تم إنشاؤها أقرب إلى إحصائيات الصور الحقيقية
   • الصور التي تم إنشاؤها أقل واقعية
   • تم تدريب النموذج لعدد أقل من العصور
   • الصور لديها دقة أعلى
2. ما هي الشبكة المدربة مسبقًا التي يستخدمها FID القياسي لاستخراج ميزات الصورة؟
   • ريسنيت-50
   • التأسيس-v3
   • VGG-16
   • بيرت
3. كيف يلخص FID كل مجموعة من ميزات الصورة قبل مقارنتها؟
   • كقيمة بكسل متوسطة واحدة
   • كقائمة مرتبة من أسماء الملفات
   • باعتباره غاوسي متعدد المتغيرات مع متوسط متجه ومصفوفة التغاير
   • كرسم بياني لقنوات الألوان فقط
4. ما هو العيب الرئيسي في النتيجة الأولية التي تناولتها إدارة التحريات المالية؟
   • كانت نتيجة البداية بطيئة جدًا في الحساب
   • النتيجة الأولية تعمل فقط على النص
   • لا تتطلب نقاط البداية وجود شبكة عصبية
   • لم تقارن نقاط البداية أبدًا الصور التي تم إنشاؤها بالبيانات الحقيقية
5. When a generator produces less varied Inception features than the real images, how can that affect FID?
   • A covariance mismatch can contribute to a higher FID
   • FID must become zero
   • FID ignores feature diversity
   • FID automatically identifies the exact cause of the collapse
6. In the Diffusion Models Beat GANs comparison, how was FID evaluated for ImageNet?
   • With 500 generated samples
   • With 50,000 generated samples
   • With 5,000 generated samples
   • With 5 million generated samples
7. Why can a small evaluation set make an FID estimate unreliable?
   • FID requires every image to have a human label
   • The Inception network stops extracting features on small sets
   • Finite-sample bias can distort the estimated distance between feature distributions
   • Small sets force all covariance values to zero
8. What does Kernel Inception Distance (KID) offer as an alternative in the guide?
   • A method for training the Inception-v3 network
   • A way to generate image captions
   • A measure of video frame rate
   • A metric used for evaluation when sample counts are smaller