生成式对抗网络 (GAN) 彻底改变了生成建模领域，使创建高度真实的合成数据成为可能。但是，评估 GAN 的性能仍然是一项重大挑战，因为它们固有的本质是生成难以与真实数据区分的新数据。以下是 GAN 的一些评估指标、所涉及的挑战以及评估过程中需要数据标签的原因。
评估 GaN 指标
已经提出了几种评估指标来评估 GAN 的性能，每种都有其长处和局限性。GAN 评估的这些指标可以大致分为基于样本的指标、基于分类的指标和对生成图像的直接分析。
基于样本的指标
基于样本的指标将生成的样本与真实数据进行比较。这些指标在尝试客观地评估 GAN 的性能时至关重要。两种流行的基于样本的指标是：
基于分类的指标
基于分类的指标包括在真实数据上训练分类器并评估其在生成数据上的性能。一些广泛使用的 GAN 评估指标是：
直接分析生成的图像
一种更基本的方法是直接分析生成的图像，而不将其用作其他分类器的输入。这包括根据图像的创造力（不重复真实图像）、继承（保留真实图像的关键特征）和多样性（生成不同的图像）来评估图像。创造力-继承-多样性（CID）指数结合了这三个方面来评估GAN的表现。
评估 GAN 时面临的挑战
评估 GAN 存在一些挑战。首先，区分生成的数据和真实数据可能很困难，尤其是在GAN变得越来越复杂的情况下。此外，GAN 容易出现模式崩溃、不收敛和不稳定性等问题，这可能会影响生成样本的质量和多样性。
此外，FID是一种广泛使用的指标，在处理数据集大小和复杂性的变化时存在局限性。FID 假设真实和生成的图像分布是多变量高斯分布，这可能不适用于具有高多样性的复杂数据集。FID 分数还对用于估计分布统计数据的样本数量敏感，最佳样本数量取决于数据集的复杂性。
最近的一项调查讨论了基础知识、变体、培训挑战、应用和 GAN 中的未解决问题。本文重点介绍了零和博弈中生成器和鉴别器网络的同步训练，在该游戏中，生成器旨在生成欺骗鉴别器的图像，而鉴别器经过训练可以区分真实图像和合成图像。
数据标签在 GAN 评估中的作用
数据标签在 GAN 评估中起着至关重要的作用。由 数据注释 对于真实和生成的图像，可以确定用于评估 GAN 性能的真实情况。诸如IS和FID之类的指标依赖于使用预训练模型对真实图像和生成的图像进行分类，而拥有高质量的标签数据对于训练和评估该分类器至关重要。
标记 GAN 的边缘案例和故障模式有助于确定需要改进的领域。收集标签人员对特定问题示例的反馈可以揭示生成的图像中的偏差、缺失类别或其他问题。这些反馈可以指导对 GAN 架构和训练进行迭代改进。
标记多样化的数据集对于全面的 GAN 评估非常重要。GAN 可能会过度适应训练分布，因此对广泛的测试集进行评估是关键。标记大型多样的数据集为评估 GAN 性能提供了更可靠的测试平台。
在调整 GAN 以适应新任务时，标记源域中的数据很有用。例如，在图表上使用 GAN 进行半监督学习时，会利用来自目标域的标记数据。这些贴有标签的数据的质量和数量会影响 GAN 的适应能力。
的迭代标记 小型语言模型 或批量是开发高质量 GAN 评估数据集的最佳实践。这允许在扩大规模之前快速识别问题并完善标签说明。它还可以帮助贴标人员更加熟练地完成任务。
为了可视化标签质量的影响，以下表格展示了 GAN 性能与标签数据质量之间的关系：
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常见问题解答
使用盗梦分数 (IS) 评估 GAN 的局限性是什么？
IS 可能难以评估生成样本的多样性，而且它可能无法有效捕获生成图像的整体质量。
与其他 GAN 评估指标相比，Fréchet Inception Distance (FID) 如何？
与IS等仅关注质量的指标不同，FID 通过考虑质量和多样性来更全面地衡量氮化镓的性能。
可以在不使用预训练的分类器的情况下评估 GAN 吗？
是的，可以使用直接分析方法来评估 GAN，例如创造力-继承-多样性（CID）指数，该指数不需要预先训练的分类器。
