論文の概要: Classification via score-based generative modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11091v1
• Date: Fri, 22 Jul 2022 13:59:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-25 12:39:33.189757
• Title: Classification via score-based generative modelling
• Title（参考訳）: スコアベース生成モデルによる分類
• Authors: Yongchao Huang
• Abstract要約: 識別的・生成的分類設定におけるスコアベース学習の適用について検討した。 シミュレーションおよび実世界のデータセットについて実験を行い、バイナリ分類性能の達成と改善の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we investigated the application of score-based gradient learning in discriminative and generative classification settings. Score function can be used to characterize data distribution as an alternative to density. It can be efficiently learned via score matching, and used to flexibly generate credible samples to enhance discriminative classification quality, to recover density and to build generative classifiers. We analysed the decision theories involving score-based representations, and performed experiments on simulated and real-world datasets, demonstrating its effectiveness in achieving and improving binary classification performance, and robustness to perturbations, particularly in high dimensions and imbalanced situations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,識別的および生成的分類設定におけるスコアベース勾配学習の応用について検討した。 スコア関数は密度の代替としてデータ分布を特徴付けるのに用いられる。 スコアマッチングによって効率よく学習でき、信頼性のあるサンプルを柔軟に生成し、識別的分類品質を高め、密度を回復し、生成的分類器を構築する。 我々はスコアベース表現を含む決定理論を分析し、シミュレーションおよび実世界のデータセットの実験を行い、バイナリ分類性能の達成と改善、特に高次元および不均衡状況における摂動に対する堅牢性を示す。

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