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J-GLOBAL ID：202202273170584505   整理番号：22A0479604

GAN評価尺度の賛否:新しい開発【JST・京大機械翻訳】

Pros and cons of GAN evaluation measures: New developments

著者 (1件)： Borji Ali (Quintic AI, San Francisco, CA, USA)
資料名： Computer Vision and Image Understanding  (Computer Vision and Image Understanding)
巻： 215  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0185A  ISSN： 1077-3142  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,数年前に発表された同じトピック(Borji,2019)に関する以前の論文の更新である。生成モデリングの劇的な進歩により,モデルを評価するための一連の新しい定量的および定性的技術が現れた。開始スコア,Frechet開始距離,精度-Recall,および知覚経路長のようないくつかの測度は比較的一般的であるが,GAN評価は未解決の課題ではなく,改善の余地がある。ここでは,モデル(例えば,バイアスと公平性)の評価で重要な新しい次元を記述し,GAN評価とディープファクの間の接続を論じた。これらは,今日の機械学習コミュニティにおける懸念の重要な領域であり,GAN評価の進歩は,それらを緩和するのを助けることができる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *測度 ,  バイアス ,  公平性
準シソーラス用語： *評価尺度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： GAN評価 ,  生成モデリング ,  Deepfakes

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： GaN ,  評価尺度 ,  開発