Основные понятия
共同創造システムにおける画像生成の品質と多様性の重要性を強調し、エントロピーに基づく新たな測定方法を提案。
Аннотация
著者は、共同創造システムで生成されたコンテンツを評価するための品質と多様性を提案している。
画像セット間の多様性を比較する新しいアプローチが提案されており、具体的なアルゴリズムが示されている。
エントロピーに基づく測定方法が導入され、実用的で効果的な手法であることが示唆されている。
さまざまな画像生成手法に対する提案手法の有効性が実験的に検証されている。
導入
共同創造システムにおける品質と多様性の重要性が強調されている。
品質だけでなく、多様性も考慮すべきだという議論が提示されている。
方法
画像分類や似たタスク用に深層ニューラルネットワークがトレーニングされ、その活動値を使用して品質評価が行われている。
エントロピーを利用した新しいアプローチが提案され、異なるネットワークの活動値を比較して多様性を評価している。
実験結果
TIEやTCEを使用した画像セット間の多様性比較実験結果が示されており、期待通りの結果が得られている。
テキストデータでもTCEを使用して意味的な多様性を評価する可能性について初期実験結果も示唆されている。
Статистика
提案手法はエントロピーに基づく新しい測定方法です。
活動値やエントロピーなどの数値データが使用されています。