問題 No.172
セマンティックセグメンテーションのモデルが出力した領域予測の正確さを、客観的な数値で評価したい。実際の正解領域の面積と、AIが予測した領域の面積の「双方を足し合わせた全体の面積（和集合）」を分母とし、「双方が正確に重なり合っている面積（積集合）」を分子として算出し、領域の一致度合いを0から1の間で表す標準的な指標はどれか。
【正解の解説】
IoU
Intersection over Unionの略です。正解の領域と予測の領域の重なり具合を、和集合（全体）に対する積集合（重なり）の割合として計算し、0から1で評価する標準的な指標です。
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【その他の選択肢の解説】
BLEU
翻訳の評価指標です。機械が翻訳した文章が、人間による翻訳の参考データとどれくらい単語レベルで一致しているかを測ります。
パープレキシティ
言語モデルが次にくる単語をどれだけうまく予測できているかを測る指標で、値が小さいほど性能が良いことを示します。
インセプションスコア
生成された画像がどれだけ多様で、かつ人間が見てはっきりとした特徴を持っているかを数値化し、生成モデルの品質を測る指標です。