理解Inception-Score：GAN生成图片质量与多样性评价

资源摘要信息:"深度学习中，生成对抗网络（GAN）是一种非常强大的模型，能够生成高度逼真的图像。然而，如何评价GAN生成图像的质量和多样性，一直以来都是一个挑战。inception-score（IS）是一种常用的评价指标，它可以有效地衡量GAN生成图片的质量和多样性。" IS的原理是，首先使用一个预训练的Inception模型对GAN生成的图像进行分类，得到每张图像的预测类别概率分布。然后，IS计算每个类别的概率分布的KL散度（Kullback-Leibler divergence），这是衡量两个概率分布差异的常用指标。最后，IS对所有图像的KL散度求平均，得到一个分数。IS值越高，表示生成的图像质量越高，多样性越丰富。 IS的优点是能够同时考虑图像的质量和多样性。但是，IS也有缺点，例如它对某些类型的图像（如纹理丰富的图像）可能会过于敏感，从而导致评分过高。 总的来说，IS是一种有效的GAN生成图像评价指标，可以帮助我们更好地理解和改进GAN模型。然而，它并不是完美的，我们在使用它的时候，需要对其局限性有所了解。"