Fugu-MT 論文翻訳(概要): Backpropagating through Fr\'echet Inception Distance

論文の概要: Backpropagating through Fr\'echet Inception Distance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14075v2
Date: Wed, 14 Apr 2021 16:01:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-13 05:36:45.909232
Title: Backpropagating through Fr\'echet Inception Distance
Title（参考訳）: Fr'echetインセプション距離によるバックプロパゲーション
Authors: Alexander Mathiasen, Frederik Hvilsh{\o}j
Abstract要約: FastFIDは、損失関数としてFIDで生成モデルを効率的に訓練することができる。 Generative Adversarial Networksのための追加の損失としてFIDを使用すると、FIDが改善される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 79.81807680370677
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Fr\'echet Inception Distance (FID) has been used to evaluate hundreds of generative models. We introduce FastFID, which can efficiently train generative models with FID as a loss function. Using FID as an additional loss for Generative Adversarial Networks improves their FID.
Abstract（参考訳）: Fr'echet Inception Distance (FID) は数百の生成モデルを評価するために使われている。我々はFastFIDを導入し、FIDを損失関数として効率的に生成モデルを訓練する。 Generative Adversarial Networksの新たな損失としてFIDを使用すると、FIDが改善される。

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