論文の概要: Statistical Inference for Generative Model Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18897v3
• Date: Thu, 23 Oct 2025 05:55:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:03.421114
• 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, Han Su,
• Abstract要約: 本研究では,異なる生成モデルがテストサンプルの分布にどの程度近いかを比較する手法を開発した。 提案手法では,生成モデルと未知のテスト分布との距離を測定するためにKL(Kullback-Leibler)偏差を用いる。 条件付き生成モデルの比較に拡張し、Edgeworth拡張を利用して限定データ設定に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.366326412272898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative models have achieved remarkable success across a range of applications, yet their evaluation still lacks principled uncertainty quantification. In this paper, we develop a method for comparing how close different generative models are to the underlying distribution of test samples. Particularly, our approach employs the Kullback-Leibler (KL) divergence to measure the distance between a generative model and the unknown test distribution, as KL requires no tuning parameters such as the kernels used by RKHS-based distances, and is the only $f$-divergence that admits a crucial cancellation to enable the uncertainty quantification. Furthermore, we extend our method to comparing conditional generative models and leverage Edgeworth expansions to address limited-data settings. On simulated datasets with known ground truth, we show that our approach realizes effective coverage rates, and has higher power compared to kernel-based methods. When applied to generative models on image and text datasets, our procedure yields conclusions consistent with benchmark metrics but with statistical confidence.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは様々なアプリケーションで顕著な成功を収めてきたが、その評価はいまだに原理化された不確実性定量化を欠いている。 本稿では,異なる生成モデルがテストサンプルの分布にどの程度近いかを比較する手法を開発した。 特に本手法では,生成モデルと未知のテスト分布間の距離を測定するために,Kulback-Leibler (KL) 偏差を用いる。 さらに、条件付き生成モデルの比較に拡張し、Edgeworth拡張を利用して限定データ設定に対処する。 そこで本研究では,提案手法が有効なカバレッジ率を実現し,カーネルベースの手法と比較して高いパワーを有することを示す。 画像およびテキストデータセットの生成モデルに適用すると,提案手法はベンチマーク指標と一致せず,統計的信頼度で結論を導出する。

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