### 類神經與深度學習進階 week 6-8 HW
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參考 DCGAN (附件程式) 與 半監督學習DCGAN_IS_FID(附件程式)，(資料已改為CIFAR10)，比較下列三種生成器的品質

DCGAN (IS+FID)
半監督學習DCGAN+特徵匹配 (IS+FID) (若有問題可以在Q&A提出)
有關生成器的品質:

1. 目視檢查：觀察生成的圖像，比較其與真實圖像之間的相似性、清晰度和多樣性。
1. Inception Score (IS)：透過一個預先訓練的卷積神經網路（如Inception V3），對生成的圖像進行分類並計算得分。較高的Inception Score表示生成器產生的圖像具有更好的多樣性和真實性。
1. Fréchet Inception Distance (FID)：使用預訓練的Inception網絡將真實圖像和生成圖像的特徵向量表示轉換為高斯分佈，然後計算這兩個分佈之間的Fréchet距離。FID越低，表示生成的圖像越接近真實圖像。
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| |DCGAN ----------------------------------------------------| 半監督學習DCGAN+特徵匹配 |
| -------- | -------- | -------- |
| 目視檢查 |n_steps=1000n_steps=2000n_steps=3000n_steps=4000n_steps=5000|n_steps=1000n_steps=2000n_steps=3000n_steps=4000n_steps=5000|
| Inception Score (IS) | Mean = 1.9110418558120728, Std = 0.1787237673997879 | Mean = 1.050419807434082, Std = 0.02287215180695057 |
| Fréchet Inception Distance (FID) | -28693.93697656691| -6607.911285400391 |
|Colab result| ||