Generative Adversarial Networks (GANs) har revolutionerat bildgenerationsfältet, men att bedöma kvaliteten på de bilder de producerar presenterar många utmaningar. Denna artikel utforskar komplexiteten som är involverade i att utvärdera utgången av GAN och konsekvenserna för djupt lärande och neurala nätverk.
Generative Adversarial Networks (GANs) har revolutionerat bildgenerationsfältet, men att bedöma kvaliteten på de bilder de producerar presenterar många