論文の概要: Conditional Generative Models are Provably Robust: Pointwise Guarantees for Bayesian Inverse Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15845v3
- Date: Fri, 19 Jul 2024 08:11:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 00:35:58.394555
- Title: Conditional Generative Models are Provably Robust: Pointwise Guarantees for Bayesian Inverse Problems
- Title（参考訳）: 条件付き生成モデルはおそらくロバストである:ベイズ逆問題に対するポイントワイズ保証
- Authors: Fabian Altekrüger, Paul Hagemann, Gabriele Steidl,
- Abstract要約: 適切な条件付き生成モデルが単一観測に対して堅牢な結果をもたらすことを初めて証明する。
本稿では,適切な条件付き生成モデルが単一観測に対して頑健な結果をもたらすことを初めて証明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3654846342364308
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conditional generative models became a very powerful tool to sample from Bayesian inverse problem posteriors. It is well-known in classical Bayesian literature that posterior measures are quite robust with respect to perturbations of both the prior measure and the negative log-likelihood, which includes perturbations of the observations. However, to the best of our knowledge, the robustness of conditional generative models with respect to perturbations of the observations has not been investigated yet. In this paper, we prove for the first time that appropriately learned conditional generative models provide robust results for single observations.
- Abstract（参考訳）: 条件生成モデルはベイズ逆問題後部からサンプリングするための非常に強力なツールとなった。
古典ベイズ文学では、過去の測度と、観測の摂動を含む負の対数類似度の両方の摂動に関して、後方測度がかなり頑丈であることが知られている。
しかし、我々の知る限り、観測の摂動に関する条件生成モデルの堅牢性はまだ研究されていない。
本稿では,適切な条件付き生成モデルが単一観測に対して頑健な結果をもたらすことを初めて証明する。
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