Inception Score (IS) 是一种客观性能指标,用于评估由生成对抗网络 (GAN) 生成的生成图像或合成图像的质量。它可以衡量输出图像的真实性和多样性,也可以用来代替人类的主观评价。 IS 是继 FID (Frechlet Inception Distance) 之后的第二重要的评估性能指标。
这个概念是由 Tim Salimans 等人在 2016 年的论文 「Improved Techniques for Training GANs」中引入的。它的命名来源于 Google 开发的 Inception Network(一个在 Image net 数据集上预训练的深度学习模型),用于图像分类。作者使用了 Inception Network 来提取图像的特征向量。
它衡量两个方面:
最低的 IS 可以是零,最高的 IS 可以是无穷大,IS 越高越好。
【1】https://kailashahirwar.medium.com/a-very-short-introduction-to-inception-score-is-c9b03a7dd788