Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conditional Frechet Inception Distance

論文の概要: Conditional Frechet Inception Distance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11521v1
Date: Sun, 21 Mar 2021 23:59:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-24 08:08:59.537992
Title: Conditional Frechet Inception Distance
Title（参考訳）: 条件付きフレシェット開始距離
Authors: Michael Soloveitchik, Tzvi Diskin, Efrat Morin and Ami Wiesel
Abstract要約: We developed conditional version of the Wasserstein metric and its Gaussian case known the Frechet Inception Distance (FID)。条件生成モデルの性能評価の文脈における指標を数値的に比較する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.408714894793063
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We consider distance functions between conditional distributions functions. We focus on the Wasserstein metric and its Gaussian case known as the Frechet Inception Distance (FID).We develop conditional versions of these metrics, and analyze their relations. Then, we numerically compare the metrics inthe context of performance evaluation of conditional generative models. Our results show that the metrics are similar in classical models which are less susceptible to conditional collapse. But the conditional distances are more informative in modern unsuper-vised, semisupervised and unpaired models where learning the relations between the inputs and outputs is the main challenge.
Abstract（参考訳）: 条件分布関数間の距離関数を考える。本稿では,Frechet Inception Distance(FID)として知られるワッサーシュタイン計量とそのガウス的ケースに着目し,これらの指標の条件付きバージョンを開発し,それらの関係を解析する。そして,条件付き生成モデルの性能評価の文脈におけるメトリクスを数値的に比較する。この結果は, 条件崩壊の影響を受けにくい古典的モデルに類似していることを示す。しかし、インプットとアウトプットの関係を学習する現代の非視覚的、半教師的、未ペアモデルでは、条件距離の方がより有益である。

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