[论文笔记] A Note on the Inception Score
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1、Inception Score的定义为，生成的图像分布与真实图像分布的KL散度，m为样本数，K为类别数，IS定义公式如下：
2、IS 也可以看作是输入变量x与真实图片y之间的互信息：
3、另外根据互信息定义，I(y;x)=H(y)−H(y∣x)≥0I(y;x)=H(y)-H(y|x)\geq 0，且当概率满足均匀分布时有最大信息熵，则有：
0≤I(y;x)=H(y)−H(y∣x)≤H(y)≤ln(K)0 \leq I(y;x)=H(y)-H(y|x) \leq H(y) \leq \ln (K)
继而得出IS的上下界为：
1≤IS≤K1\leq IS\leq K
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