論文の概要: Probabilistic Precision and Recall Towards Reliable Evaluation of Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01590v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 13:19:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 18:32:15.595792
• Title: Probabilistic Precision and Recall Towards Reliable Evaluation of Generative Models
• Title（参考訳）: 生成モデルの信頼性評価に向けた確率論的精度とリコール
• Authors: Dogyun Park, Suhyun Kim
• Abstract要約: 問題に対処する確率論的アプローチに基づいて,P-precision and P-recall (PP&PR)を提案する。 我々のPP&PRは、既存の指標よりも忠実度と多様性を比較するための信頼性の高い見積もりを提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.770029179741429
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Assessing the fidelity and diversity of the generative model is a difficult but important issue for technological advancement. So, recent papers have introduced k-Nearest Neighbor ($k$NN) based precision-recall metrics to break down the statistical distance into fidelity and diversity. While they provide an intuitive method, we thoroughly analyze these metrics and identify oversimplified assumptions and undesirable properties of kNN that result in unreliable evaluation, such as susceptibility to outliers and insensitivity to distributional changes. Thus, we propose novel metrics, P-precision and P-recall (PP\&PR), based on a probabilistic approach that address the problems. Through extensive investigations on toy experiments and state-of-the-art generative models, we show that our PP\&PR provide more reliable estimates for comparing fidelity and diversity than the existing metrics. The codes are available at \url{https://github.com/kdst-team/Probablistic_precision_recall}.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの忠実性と多様性を評価することは、技術的進歩にとって難しいが重要な問題である。 そこで最近の論文では、k-Nearest Neighbor(k$NN)ベースの高精度リコールメトリクスを導入して、統計的距離を忠実度と多様性に分解した。 直感的な手法を提供する一方で,これらの指標を徹底的に分析し,不確実性や分布変化に対する非感受性など,信頼性の低いknの過単純化された仮定と望ましくない性質を同定する。 そこで本稿では,P-precision and P-recall (PP\&PR) という新しい指標を提案する。 玩具実験と最先端生成モデルに関する広範な調査を通じて,我々のPP\&PRは,既存の指標よりも忠実度と多様性を比較する上で,より信頼性の高い推定値を提供することを示した。 コードは \url{https://github.com/kdst-team/probablistic_precision_recall} で入手できる。

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