論文の概要: Generating Unobserved Alternatives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01926v4
• Date: Tue, 1 Dec 2020 10:05:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 03:42:45.931436
• Title: Generating Unobserved Alternatives
• Title（参考訳）: 観測不能な代替物の生成
• Authors: Shichong Peng and Ke Li
• Abstract要約: 複数の予測が正しいと判断できる問題を考えるが、そのうちの1つだけが監督対象として与えられる。 回帰法または条件付き生成モデルのいずれかを現在の設定に適用すると、入力毎に単一の予測しかできないモデルが得られることが多い。 我々は、同じ入力に対して複数の高品質な予測を生成できるアプローチを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.827024253847846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider problems where multiple predictions can be considered correct, but only one of them is given as supervision. This setting differs from both the regression and class-conditional generative modelling settings: in the former, there is a unique observed output for each input, which is provided as supervision; in the latter, there are many observed outputs for each input, and many are provided as supervision. Applying either regression methods and conditional generative models to the present setting often results in a model that can only make a single prediction for each input. We explore several problems that have this property and develop an approach that can generate multiple high-quality predictions given the same input. As a result, it can be used to generate high-quality outputs that are different from the observed output.
• Abstract（参考訳）: 複数の予測が正しいと判断できる問題を考えるが、その1つだけが監督対象として与えられる。 この設定は回帰モデルとクラス条件生成モデルの両方と異なり、前者は各入力に対してユニークな観測出力が提供され、後者は各入力に対して多くの観測出力が提供され、多くは監督として提供される。 回帰法と条件生成モデルのいずれかを現在の設定に適用すると、入力毎に単一の予測しかできないモデルになることが多い。 この特性を持ついくつかの問題を探索し、同じ入力に対して複数の高品質な予測を生成できるアプローチを開発する。 結果として、観測された出力と異なる高品質な出力を生成するために使用できる。

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