When exploring the impact of image compression in TensorFlow, what metric is commonly used to measure the trade-off between compression and image quality?

Đáp án đúng: "Signal-to-Noise Ratio (SNR)". Khi nén ảnh có mất mát, phần sai lệch giữa ảnh gốc và ảnh giải nén được coi như nhiễu; tỉ số tín hiệu trên nhiễu, thường dùng ở dạng PSNR (Peak SNR, tính theo decibel từ sai số bình phương trung bình), đo xem chất lượng còn giữ được bao nhiêu sau khi nén, nên đặt nó cạnh mức nén cho thấy sự đánh đổi giữa nén mạnh và chất lượng. "Accuracy Score" sai vì độ chính xác là thước đo của bài toán phân loại, không đo độ giống nhau giữa hai ảnh. "Compression Ratio" chỉ cho biết dung lượng giảm bao nhiêu lần, tức một vế của sự đánh đổi; bản thân nó không nói gì về chất lượng ảnh nên không đo được trade-off mà câu hỏi nói tới. "Learning Rate" sai vì đó là siêu tham số điều khiển bước cập nhật trọng số khi huấn luyện, không phải thước đo chất lượng ảnh.