論文の概要: Towards a Scalable Reference-Free Evaluation of Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02961v1
• Date: Wed, 3 Jul 2024 09:54:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 14:55:24.554202
• Title: Towards a Scalable Reference-Free Evaluation of Generative Models
• Title（参考訳）: 拡張性のある参照フリーな生成モデル評価に向けて
• Authors: Azim Ospanov, Jingwei Zhang, Mohammad Jalali, Xuenan Cao, Andrej Bogdanov, Farzan Farnia,
• Abstract要約: 本稿では、VENDIとRKEのエントロピースコアを推定するためのカーネルエントロピー近似(FKEA)法を提案する。 我々は、FKEAの数値性能を、標準画像、テキスト、ビデオデータセットに適用して広範囲に評価する。 実験結果から,大規模生成モデルに適用する手法のスケーラビリティと解釈可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.322073391374039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While standard evaluation scores for generative models are mostly reference-based, a reference-dependent assessment of generative models could be generally difficult due to the unavailability of applicable reference datasets. Recently, the reference-free entropy scores, VENDI and RKE, have been proposed to evaluate the diversity of generated data. However, estimating these scores from data leads to significant computational costs for large-scale generative models. In this work, we leverage the random Fourier features framework to reduce the computational price and propose the Fourier-based Kernel Entropy Approximation (FKEA) method. We utilize FKEA's approximated eigenspectrum of the kernel matrix to efficiently estimate the mentioned entropy scores. Furthermore, we show the application of FKEA's proxy eigenvectors to reveal the method's identified modes in evaluating the diversity of produced samples. We provide a stochastic implementation of the FKEA assessment algorithm with a complexity $O(n)$ linearly growing with sample size $n$. We extensively evaluate FKEA's numerical performance in application to standard image, text, and video datasets. Our empirical results indicate the method's scalability and interpretability applied to large-scale generative models. The codebase is available at https://github.com/aziksh-ospanov/FKEA.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの標準評価スコアは、主に参照ベースであるが、適用可能な参照データセットが利用できないため、生成モデルの参照依存評価は一般的に困難である。 近年, 基準自由エントロピースコアであるVENDIとRKEが, 生成データの多様性を評価するために提案されている。 しかし、これらのスコアをデータから推定すると、大規模生成モデルにおいてかなりの計算コストがかかる。 本研究では、ランダムなフーリエ特徴量フレームワークを利用して計算コストを削減し、フーリエに基づくカーネルエントロピー近似(FKEA)法を提案する。 我々は、FKEAのカーネル行列の近似固有スペクトルを用いて、上述のエントロピースコアを効率的に推定する。 さらに、FKEAのプロキシ固有ベクトルを用いて、生成したサンプルの多様性を評価する方法の特定モードを明らかにする。 我々は,FKEAアセスメントアルゴリズムの確率的実装を複雑度$O(n)$で,サンプルサイズ$n$で線形に成長させる。 我々は、FKEAの数値性能を、標準画像、テキスト、ビデオデータセットに適用して広範囲に評価する。 実験結果から,大規模生成モデルに適用する手法のスケーラビリティと解釈可能性を示す。 コードベースはhttps://github.com/aziksh-ospanov/FKEAで公開されている。

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