无支配条件下生成模型的统计保证
统计理论
2020-10-20 v1 机器学习
统计理论
摘要
本文中，我们引入了一个便利的框架，从统计视角研究（对抗）生成模型。其将生成装置建模为维度远小于环境空间维度的单位超立方体的光滑变换，并通过积分概率度量衡量生成模型的质量。在由光滑性类定义的积分概率度量的特例中，我们建立了风险界，量化了各参数的作用。特别地，它清晰展示了维度约简对生成模型误差的影响。
引用
@article{arxiv.2010.09237,
title = {Statistical guarantees for generative models without domination},
author = {Nicolas Schreuder and Victor-Emmanuel Brunel and Arnak Dalalyan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.09237},
year = {2020}
}