[pytorch] stylegan2 여러 지표들 용어 정리. real score? fake score?

real score? fake score?

fake_pred = discriminator(fake_img)
real_pred = discriminator(real_img_aug)
d_loss = d_logistic_loss(real_pred, fake_pred)

loss_dict["d"] = d_loss
loss_dict["real_score"] = real_pred.mean()
loss_dict["fake_score"] = fake_pred.mean()

discriminator prediction?

 discriminator가 입력 image를 실제 이미지라고 생각하는 확률의 평균 값. 높을 수록 실제 이미지라고 판단했다. 낮을 수록 가짜 이미지라고 판단

real_scroe

높은 값일 수록 실제 입력 이미지를 진짜 이미지라고 판단함. 낮으면 잘못 판단하고 있음

- 높은 값이면 discriminator가 잘 판단하고 있음. 높으면 discriminator 성능이 높음

- 낮은 값이라면 discriminator가 잘못 판단하고 있음. discriminator 성능이 낮음.

fake score

: 높은 값일 수록 가짜 입력 이미지를 진짜 이미지라고 판단함.

- 높은 값이면 discriminator가 잘못 판단하고 있음. 높으면 discriminator 성능이 낮고, generator 성능이 높을 가능성이 존재.

- 낮은 값이라면 discriminator가 제대로 판단하고 있음. discriminator 성능이 높거나, generator가 너무 가짜 같은 이미지를 만드는, 성능이 낮을 가능성 존재

 

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