Generative Adversarial Nets(生成对抗网络)
生成对抗网络通过一个对抗步骤来估计生成模型，它同时训练两个模型：一个是获取数据分布的生成模型$G$，一个是估计样本来自训练数据而不是$G$的概率的判别模型$D$。$G$的训练步骤就是最大化$D$犯错的概率。这个框架对应于一个二元极小极大博弈。在任意函数$G$和$D$的空间中，存在唯一解，$G ...
原文：对抗验证(Adversarial validation）
交叉验证 Cross Validation 是常用的一种用来评估模型效果的方法。当样本分布发生变化时，交叉验证无法准确评估模型在测试集上的效果，这导致模型在测试集上的效果远低于训练集。 对抗验证 Adversarial Validation ，并不是一种评估模型效果的方法，而是一种用来确认训练集和测试集的分布是否一致的方法。它的本质是构造一个分类模型，来预测样本是训练集或测试集的概率。如果这个模型 ...
2022-03-20 19:02 0 1772 推荐指数：
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