이 논문은 데이터 과학 분야에서 생성 모델의 성능을 평가하기 위한 통계적 거리 측정 방법을 소개한다.
주요 내용은 다음과 같다:
슬라이싱 기반 거리 측정 (Sliced-Wasserstein): 고차원 데이터를 저차원 공간으로 투영하여 효율적으로 거리를 계산한다.
분류기 기반 거리 측정 (Classifier Two-Sample Test): 두 분포를 구분하는 분류기의 성능을 거리 측정에 활용한다.
커널 기반 거리 측정 (Maximum Mean Discrepancy): 데이터를 특징 공간으로 매핑하고 평균 차이를 거리 측정에 활용한다.
임베딩 기반 거리 측정 (Fréchet Inception Distance): 신경망 모델의 중간 층 활성화를 특징으로 사용하여 거리를 계산한다.
각 방법의 장단점을 설명하고, 데이터 크기와 차원에 따른 성능 변화를 실험적으로 분석한다. 또한 행동 신경과학과 의료 영상 생성 모델 평가에 이러한 거리 측정 방법을 적용한 사례를 제시한다.
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by Seba... lúc arxiv.org 03-20-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.12636.pdfYêu cầu sâu hơn