論文の概要: DCTRGAN: Improving the Precision of Generative Models with Reweighting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.03796v1
- Date: Thu, 3 Sep 2020 18:00:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-22 08:12:24.313437
- Title: DCTRGAN: Improving the Precision of Generative Models with Reweighting
- Title（参考訳）: DCTRGAN:再重み付けによる生成モデルの精度向上
- Authors: Sascha Diefenbacher, Engin Eren, Gregor Kasieczka, Anatolii Korol,
Benjamin Nachman, and David Shih
- Abstract要約: 深部生成モデルにポストホック補正を導入し,その忠実度をさらに向上する。
この補正は、生成された例に適用できる再重み付け関数の形を取る。
重み付き GAN の例は, 統計的パワーに大きな損失を伴わずに, 生成したサンプルの精度を著しく向上することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2622634782102324
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Significant advances in deep learning have led to more widely used and
precise neural network-based generative models such as Generative Adversarial
Networks (GANs). We introduce a post-hoc correction to deep generative models
to further improve their fidelity, based on the Deep neural networks using the
Classification for Tuning and Reweighting (DCTR) protocol. The correction takes
the form of a reweighting function that can be applied to generated examples
when making predictions from the simulation. We illustrate this approach using
GANs trained on standard multimodal probability densities as well as
calorimeter simulations from high energy physics. We show that the weighted GAN
examples significantly improve the accuracy of the generated samples without a
large loss in statistical power. This approach could be applied to any
generative model and is a promising refinement method for high energy physics
applications and beyond.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングの大きな進歩は、ジェネレーティブ・アドバーサリアン・ネットワーク(gans)のようなニューラルネットワークベースの生成モデルがより広く使われ、正確になった。
本稿では,重み付けと重み付けの分類(classification for tuning and reweighting, dctr)を用いて,深層ニューラルネットワークを基盤とした,深層生成モデルに対するポストホック補正を提案する。
この補正は、シミュレーションから予測を行う際に生成された例に適用できる再重み付け関数の形式を取る。
本稿では, 標準マルチモーダル確率密度をトレーニングしたGANと, 高エネルギー物理からのカロリーメータシミュレーションを用いて, この手法について述べる。
重み付き GAN の例は, 統計的パワーに大きな損失を伴わずに, 生成したサンプルの精度を著しく向上することを示した。
このアプローチはどんな生成モデルにも適用でき、高エネルギー物理学の応用などには有望な改良法である。
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