गाइड से जुड़ी प्रश्नोत्तरी · मध्यम स्तर

फ़्रेचेट इंसेप्शन डिस्टेंस क्विज़

एफआईडी की फीचर-स्पेस गॉसियन तुलना और इसकी नमूना-आकार संवेदनशीलता, साथ ही उत्पन्न-छवि निष्ठा और विविधता के मूल्यांकन के लिए विकल्पों की समीक्षा करें।

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प्रश्न 1 का 8

कम FID स्कोर क्या दर्शाता है?

प्रत्येक प्रश्न का पूर्वावलोकन करें8 प्रश्न

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

  1. कम FID स्कोर क्या दर्शाता है?
    • उत्पन्न छवियों के आँकड़े वास्तविक छवियों के करीब हैं
    • उत्पन्न छवियाँ कम यथार्थवादी हैं
    • मॉडल को कम युगों के लिए प्रशिक्षित किया गया
    • छवियों का रिज़ॉल्यूशन अधिक है
  2. छवि सुविधाओं को निकालने के लिए मानक FID किस पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क का उपयोग करता है?
    • रेसनेट-50
    • आरंभ-वि.3
    • वीजीजी-16
    • बर्ट
  3. तुलना करने से पहले FID छवि सुविधाओं के प्रत्येक सेट का सारांश कैसे देता है?
    • एकल औसत पिक्सेल मान के रूप में
    • फ़ाइल नामों की क्रमबद्ध सूची के रूप में
    • एक माध्य वेक्टर और सहप्रसरण मैट्रिक्स के साथ एक बहुभिन्नरूपी गाऊसी के रूप में
    • केवल रंगीन चैनलों के हिस्टोग्राम के रूप में
  4. एफआईडी ने इंसेप्शन स्कोर की किस प्रमुख कमी को संबोधित किया?
    • आरंभिक स्कोर की गणना करना बहुत धीमा था
    • इंसेप्शन स्कोर केवल टेक्स्ट पर काम करता है
    • इंसेप्शन स्कोर के लिए किसी तंत्रिका नेटवर्क की आवश्यकता नहीं है
    • इंसेप्शन स्कोर ने कभी भी उत्पन्न छवियों की तुलना वास्तविक डेटा से नहीं की
  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