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latent variable normalization
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ICLR
限制生成模型的测试对数似然
研究提出了一种更高效的密度估计方法,从而解决了一些复杂的生成学习算法中难以估计模型质量的问题,并证明其提供了真实测试对数似然的下界和无偏估计,同时还提出了一种偏差估计的变体,可以在有限的样本数下可靠地用于模型比较。
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11 years ago
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