論文の概要: Auto-Encoding Goodness of Fit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06546v2
• Date: Tue, 18 Mar 2025 20:55:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:21:09.960760
• Title: Auto-Encoding Goodness of Fit
• Title（参考訳）: フィットの自己エンコードグッドネス
• Authors: Aaron Palmer, Zhiyi Chi, Derek Aguiar, Jinbo Bi,
• Abstract要約: We developed a new type of generative autoencoder called the Goodness-of-Fit Autoencoder (GoFAE)。 ミニバッチレベルでは、正規化の目的としてGoFテスト統計を使用する。 よりグローバルなレベルでは、より高い批判に基づいて正規化係数を選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.560668678348579
• License:
• Abstract: We develop a new type of generative autoencoder called the Goodness-of-Fit Autoencoder (GoFAE), which incorporates GoF tests at two levels. At the minibatch level, it uses GoF test statistics as regularization objectives. At a more global level, it selects a regularization coefficient based on higher criticism, i.e., a test on the uniformity of the local GoF p-values. We justify the use of GoF tests by providing a relaxed $L_2$-Wasserstein bound on the distance between the latent distribution and a distribution class. We prove that optimization based on these tests can be done with stochastic gradient descent on a compact Riemannian manifold. Empirically, we show that our higher criticism parameter selection procedure balances reconstruction and generation using mutual information and uniformity of p-values respectively. Finally, we show that GoFAE achieves comparable FID scores and mean squared errors with competing deep generative models while retaining statistical indistinguishability from Gaussian in the latent space based on a variety of hypothesis tests.
• Abstract（参考訳）: GoFAE(Goodness-of-Fit Autoencoder)と呼ばれる,GoFテストを2段階に組み込んだ新しい生成オートエンコーダを開発した。 ミニバッチレベルでは、正規化の目的としてGoFテスト統計を使用する。 よりグローバルなレベルでは、より高い批判、すなわち局所的なGoF p-値の均一性に関するテストに基づいて正規化係数を選択する。 我々は、遅延分布と分布クラスの間の距離に縛られた緩和された$L_2$-Wassersteinを提供することで、GoFテストの使用を正当化する。 これらのテストに基づく最適化はコンパクトリーマン多様体上の確率的勾配降下によって達成できることを示す。 実験により,高い評価パラメータ選択法は相互情報とp値の均一性を用いて,それぞれ再構成と生成のバランスをとることを示した。 最後に,GoFAEが競合する深層生成モデルと同等のFIDスコアと平均二乗誤差を達成できることを示す。

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