論文の概要: Canonical Joint Energy-Based Model on CIFAR-10: failure modes and practical indistinguishability of Predictor-Corrector and SGLD samplers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05025v1
• Date: Wed, 05 Aug 2026 16:28:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 14:48:43.988307
• Title: Canonical Joint Energy-Based Model on CIFAR-10: failure modes and practical indistinguishability of Predictor-Corrector and SGLD samplers
• Title（参考訳）: CIFAR-10の標準結合エネルギーモデル:予測器とSGLDの故障モードと実用的不明瞭性
• Abstract要約: 我々は、WideResNet-28-10上の標準合同エネルギーベースモデル(JEM)を、2つの独立したランで正規化レイヤなしで再現する。 予測器・コレクター(PC)サンプリング器がアニールノイズスケジュールを伴わずに理論上の優位性を保っているかどうかを検証した。 再現精度92.88%、バッファFID44.46(標準:92.9%、3840)
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Joint Energy-Based Models (JEM) unify classification and generation within a single network and support out-of-distribution (OOD) detection. Canonical JEM training relies on stochastic gradient Langevin dynamics (SGLD); a theoretically motivated alternative, the Predictor-Corrector (PC) sampler, has not previously undergone a systematic replication test on the canonical model. We reproduce canonical JEM on WideResNet-28-10 without normalisation layers on two independent runs and test whether PC retains its theoretical advantage without an annealed noise schedule, across three protocols: PC replacing SGLD throughout the roughly 130 training epochs; cold-start generation (FID); and refinement-style multi-OOD detection (AUROC). The reconstruction reaches 92.88% test accuracy and buffer-FID 44.46 (canonical: 92.9% and 38.40). We document two failure modes: catastrophic late-training divergence via the canonical outlier-buffer mechanism (both SGLD runs and, with the same signature, both PC runs), and run-dependent SVHN OOD-discrimination dynamics. No method-level advantage of PC over SGLD is observed on any protocol: at inference the absolute AUROC difference stays below 0.007 across all ten checkpoint-OOD pairs and the FID difference below 0.5; on the training protocol a hierarchical seed-by-image bootstrap gives a 95% confidence interval on the macro-averaged AUROC difference that contains zero, while a seed-level equivalence test with two runs per method cannot establish formal equivalence. The data are consistent both with equivalence and with a small directional effect. This practical indistinguishability is theoretically expected: under fixed noise the PC predictor step degenerates by construction, so its guarantees do not transfer to canonical JEM.
• Abstract（参考訳）: 統合エネルギーベースモデル(JEM)は、単一ネットワーク内の分類と生成を統一し、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出をサポートする。 カノニカルJEMトレーニングは、理論上動機づけられたPredictor-Corrector(PC)サンプル装置である確率勾配ランゲヴィンダイナミクス(SGLD)に依存しており、これまでは標準モデルの体系的な複製テストを行っていなかった。 我々は,WideResNet-28-10 上の標準 JEM を2つの独立したランで正規化することなく再現し,PC がアニールノイズスケジュールを伴わずに理論上の優位性を維持するかどうかを,約130 回の訓練期間にわたってPC が SGLD を置き換えること,コールドスタート生成 (FID) と改良型マルチオード検出 (AUROC) の3つのプロトコルで検証した。 再現率は92.88%、バッファFID44.46(標準:92.9%、38.40)に達する。 SGLDと同一シグネチャ、両方のPCラン)と、実行依存のSVHN OOD-差別力学の2つの障害モードについて述べる。 絶対値AUROC差は10個のチェックポイント-OODペアすべてで0.007以下であり、FID差は0.5以下であり、トレーニングプロトコルでは階層的なシード・バイ・イメージブートストラップがゼロを含むマクロ平均値AUROC差に対して95%の信頼区間を与える一方、メソッド毎に2回実行されたシードレベルの同値性テストは形式的等価性を確立することができない。 データは同値であり、方向効果も小さい。 固定ノイズの下でPC予測器のステップは構成によって縮退するので、その保証は標準JEMに転送されない。

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