Оценка расстояния на основе начала Fréchet (FID) для тех же векторов не равна нулю ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытался использовать реализацию оценки FID из этого ресурса: https://machinelearningmastery.com/how- ... m-scratch/, но когда я запускаю счет FID для тех же векторов (

Код: Выделить всё

act1

) Я ожидал, что оценка FID будет 0, вместо этого я получаю большое количество. Куда я ошибаюсь? < /P>

Код: Выделить всё

# example of calculating the frechet inception distance
import numpy
from numpy import cov
from numpy import trace
from numpy import iscomplexobj
from numpy.random import random
from scipy.linalg import sqrtm

# calculate frechet inception distance
def calculate_fid(act1, act2):
# calculate mean and covariance statistics
mu1, sigma1 = act1.mean(axis=0), cov(act1, rowvar=False)
mu2, sigma2 = act2.mean(axis=0), cov(act2, rowvar=False)
# calculate sum squared difference between means
ssdiff = numpy.sum((mu1 - mu2)**2.0)
# calculate sqrt of product between cov
covmean = sqrtm(sigma1.dot(sigma2))
# check and correct imaginary numbers from sqrt
if iscomplexobj(covmean):
covmean = covmean.real
# calculate score
fid = ssdiff + trace(sigma1 + sigma2 - 2.0 * covmean)
return fid

# define two collections of activations
act1 = random(10*2048)
act1 = act1.reshape((10,2048))
act2 = random(10*2048)
act2 = act2.reshape((10,2048))
# fid between act1 and act1
fid = calculate_fid(act1, act1)
print('FID (same): %.3f' % fid)
# fid between act1 and act2
fid = calculate_fid(act1, act2)
print('FID (different): %.3f' % fid)
< /code>
Результаты: < /p>
FID (same): -66113130760175032991744.000
FID (different): -55213970774324510299478046898216203619608871777363092441300193790394368.000

Я ожидал, что оценка FID для тех же векторов будет нулевым, но он появляется как большое количество, что противоречит тому, что я понял из показателей FID и того, что продемонстрировано в источнике, связанном выше.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/780 ... s-not-zero