Generative Adversarial Nets(生成對抗網絡)
生成對抗網絡通過一個對抗步驟來估計生成模型，它同時訓練兩個模型：一個是獲取數據分布的生成模型$G$，一個是估計樣本來自訓練數據而不是$G$的概率的判別模型$D$。$G$的訓練步驟就是最大化$D$犯錯的概率。這個框架對應於一個二元極小極大博弈。在任意函數$G$和$D$的空間中，存在唯一解，$G ...
原文：對抗驗證(Adversarial validation）
交叉驗證 Cross Validation 是常用的一種用來評估模型效果的方法。當樣本分布發生變化時，交叉驗證無法准確評估模型在測試集上的效果，這導致模型在測試集上的效果遠低於訓練集。 對抗驗證 Adversarial Validation ，並不是一種評估模型效果的方法，而是一種用來確認訓練集和測試集的分布是否一致的方法。它的本質是構造一個分類模型，來預測樣本是訓練集或測試集的概率。如果這個模型 ...
2022-03-20 19:02 0 1772 推薦指數：
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