ガイド連動クイズ · 中 レベル

フレシェ インセプションの距離クイズ

FID の特徴空間ガウス比較とそのサンプルサイズ感度、さらに生成された画像の忠実性と多様性を評価するための代替手段を確認します。

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質問 1 の 8

FID スコアが低いことは何を示していますか?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. FID スコアが低いことは何を示していますか?
    • 生成された画像の統計は実際の画像の統計に近くなります
    • 生成された画像は現実的ではありません
    • より少ないエポックでトレーニングされたモデル
    • 画像の解像度が高くなります
  2. 標準 FID が画像特徴を抽出するために使用する事前学習済みネットワークはどれですか?
    • レスネット-50
    • インセプション-v3
    • VGG-16
    • バート
  3. FID は、画像特徴の各セットを比較する前にどのように要約しますか?
    • 単一の平均ピクセル値として
    • ファイル名のソートされたリストとして
    • 平均ベクトルと共分散行列を含む多変量ガウスとして
    • カラー チャネルのみのヒストグラムとして
  4. FID はインセプション スコアの主な欠点を解決しましたか?
    • インセプションスコアの計算が遅すぎました
    • インセプションスコアはテキストでのみ機能しました
    • インセプションスコアはニューラルネットワーク不要
    • インセプションスコアは、生成された画像を実際のデータと比較することはありませんでした
  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