Medidas de evaluación

[a-ceron]

Resumen

Elegir y razona el uso de métricas para evaluar los resultados del modelo.

[a-ceron]

Propuestas

Siguiendo el modelo MineGAN, el cual evalua la calidad de las imágenes y la diversidad de las imágenes.

• Fréchet Inception Distance (FID): Mide la similitud entre dos conjuntos, en el espacio embedido dado por los features de una red neuronal convolucional.
• Kernel Maximum Mean Discrepancy (KMMD): Valores bajos indica una gran calidad en las imágenes.
• Mean Variance (MV): Valores altos indican una mayor diversidad.

Se calculó FID con 10,000 imágenes generadas de forma aleatoría y 10,000 imágenes reales. (Acá se puede definir en usar el máximo de imágenes que se tienen? eso alterara los resultados? usar todo el dataset si se tienen menos de 10,000 elementos) Para conjuntos con pocas imagenes, we cap the amount of randomly generated images to this number to compute the FID. Sí usaron todo el conjunto de imágenes.