Parametric Adversarial Divergences are Good Task Losses for Generative Modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Generative modeling of high dimensional data like images is a notoriously difficult and ill-defined problem. In particular, how to evaluate a learned generative model is unclear. In this position paper, we argue that adversarial learning, pioneered with generative adversarial networks (GANs), provides an interesting framework to implicitly define more meaningful task losses for generative modeling tasks, such as for generating visually realistic images. We refer to those task losses as parametric adversarial divergences and we give two main reasons why we think parametric divergences are good learning objectives for generative modeling. Additionally, we unify the processes of choosing a good structured loss (in structured prediction) and choosing a discriminator architecture (in generative modeling) using statistical decision theory; we are then able to formalize and quantify the intuition that weaker losses are easier to learn from, in a specific setting. Finally, we propose two new challenging tasks to evaluate parametric and nonparametric divergences: a qualitative task of generating very high-resolution digits, and a quantitative task of learning data that satisfies high-level algebraic constraints. We use two common divergences to train a generator and show that the parametric divergence outperforms the nonparametric divergence on both the qualitative and the quantitative task.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle