用弗雷歇距离（Fréchet Distance）进行音质和视质度量

用弗雷歇距离（Fréchet Distance）进行音质和视质度量 当你能够衡量自己所说的东西，并用数字来说明它，这意味着你对它有较好的了解；反之，则意味你对它并不是真正了解。 ————William Thomson在1883年的“电子计量单位”讲座中说 机器学习的科学进步速度通常取决于优质数据集和指标的可用性。 在深度学习中，基准数据集（例如ImageNet或Penn Treebank）可促进建

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