論文の概要: Statistical Inference for Generative Model Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18897v2
• Date: Sat, 31 May 2025 00:48:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:43.020913
• Title: Statistical Inference for Generative Model Comparison
• Title（参考訳）: 生成モデル比較のための統計的推測
• Authors: Zijun Gao, Yan Sun,
• Abstract要約: 本稿では,2つの生成モデルと統計的信頼度を比較する手法を提案する。 理論的には、我々の推定器はパラメトリック収束率を達成し、正規性を認め、有効な推論を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.653749938600871
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models have recently achieved remarkable empirical performance in various applications, however, their evaluations yet lack uncertainty quantification. In this paper, we propose a method to compare two generative models with statistical confidence based on an unbiased estimator of their relative performance gap. Theoretically, our estimator achieves parametric convergence rates and admits asymptotic normality, which enables valid inference. Empirically, on simulated datasets, our approach effectively controls type I error without compromising its power. In addition, on real image and language datasets, we demonstrate our method's performance in comparing generative models with statistical guarantees.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは、最近、様々なアプリケーションで顕著な経験的性能を達成したが、その評価には不確実な量化が欠けている。 本稿では,2つの生成モデルと統計的信頼度を比較する手法を提案する。 理論的には、我々の推定器はパラメトリック収束率を達成し、漸近正規性を認め、有効な推論を可能にする。 シミュレーションデータセットにおいて,本手法は効率を損なうことなく,I型エラーを効果的に制御する。 さらに、実画像と言語データセットを用いて、生成モデルと統計的保証を比較する際の手法の性能を実証する。

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