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关键词integral probability metrics

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关于 $(f,Γ)$-GAN 的浓度不等式
GANs 的统计一致性研究：通过导出有限样本集中不等式，扩展了 $(f,\Gamma)$-GANs 理论的适用领域，同时在适当的极限情况下，与基于积分概率度量的 GANs 结果相符，并展现出在多个应用中提供提升性能的能力。
PDF12 days ago
通过最大化类条件分布之间的距离进行特征选择
使用积分概率度量方法 (IPMs)，提出了一种新的特征选择框架，通过探索特征之间的类条件分布之间的距离，从而直接挖掘特征的判别信息，实验结果表明该框架在分类准确性和抗扰动性方面优于现有方法。
PDF6 months ago
通过最大似然密度比估计统一考虑概率差异：连接 KL - 差异和积分概率度量
本文从最大似然密度比估计的角度提供了一个统一的视角，用于解释 Kullback-Leibler（KL）散度和积分概率度量（IPMs）。我们表明 KL 散度和 IPMs 可以表示为仅有样本采样方案不同的最大似然估计值的形式，利用这个结果导出了
PDF2 years ago
在 $f$- 散度和积分概率度量之间的最优界限
该研究系统研究了从凸性对偶的角度出发将 $f$-divergences 和 Integral Probability Metrics 两个家族联系在一起的关系，派生出一种广义的矩生成函数并在此基础上得出了许多针对 $f$-divergenc
PDF4 years ago
NIPS基于 IPM 的 GAN 的半监督学习：一个实证研究
本文探讨了基于积分概率度量的生成式对抗网络在半监督学习中的性能，研究表明，对判别器结构的设计能够提高性能，尤其避免使用批归一化和梯度惩罚限制等方法能够提高模型性能。
PDF7 years ago
NIPSFisher GAN
本文提出 Fisher GAN 并在图像生成和半监督分类中验证了其可靠性，Fisher GAN 是一种在 Integral Probability Metrics 框架内的 GAN 训练方法，其判别器使用了数据相关的约束。
PDF7 years ago
ICMLMcGan: 均值与协方差特征匹配 GAN
本文介绍了一种新的基于积分概率度量的生成对抗网络 (IPMs) 用于训练 GAN 的方法，该方法基于有限维特征空间中嵌入的分布的统计数据，其中的平均值和协方差匹配特征，这样的 IPMs 可实现稳定的 GAN 训练，我们称之为 McGan，并
PDF7 years ago
关于积分概率度量、φ- 散度和二元分类
论文研究了概率上的一个距离度量（即积分概率度量），并提出这种度量具有一些新颖的性质，例如与二分类器的关系，可以拓展到更广泛的实际应用中。
PDF15 years ago