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哥伦比亚大学_鲁棒性_输入与输出数据处理_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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的变异。 由于样本的视觉质量不是一个可靠的指标,因此我们通常也会在计算可行的情况下评估模型分配给测试数据的对数似然。不幸的是,在某些情况下,这种可能性似乎无法衡量我们真正关心的模型的任何属性。例如,mnist的实值模型可以通过将任意低的方差赋给从不改变的背景像素来获得任意高的似然性。检测这些恒定特征的模式和算法可以获得无限的回报,尽管这不是一件非常有用的事情。对于任何一类具有实际值的极大似然问题,都有可能得到接近负无穷大的代价,但对于mnist的生成模型,由于许多输出值都是很难预测的,所以这一问题尤为突出。这强烈地表明,有必要开发其他评估生成模型的方法。 泰斯等人。(2015)回顾评估生成模型所涉及的许多问题,包括上述许多想法。它们强调了这样一个事实:生成模型有许多不同的用途,度量的选择必须与模型的预期用途相匹配。例如,一些生成模型更擅长将高概率分配给最现实的点,而其他生成模型则更擅长很少将高概率分配给不现实的点。如图3.6所示,这些差异可能是由于生成模型设计为最小化dkl(pdata-o-opmodei)或dkl(pmodel-ilpdata)所致。不幸的是,即使我们将每个度量的
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