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Refereeing the referees: evaluating two-sample tests for validating generators in precision sciences

delete2025-02-27
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OA
AI
S
Samuele Grossi
M
Marco Letizia *
R
Riccardo Torre
DOI:10.1088/2632-2153/adb3eedelete
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摘要

摘要

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我们提出了一种强大的方法来评估非参数双样本测试的性能和计算效率,这些测试是专门为粒子物理学等科学应用中的高维生成模型设计的。该研究的重点是根据单变量积分概率测度建立的检验: 文献中已经讨论过的切片Wasserstein距离和kolmogorov-smirnov (KS) 统计量的均值,以及新颖的切片KS统计量。可以并行评估这些度量,从而可以在零假设下快速可靠地估计其分布。我们还将这些指标与最近提出的无偏Fr & eacute进行了比较。chet高斯距离和无偏二次最大均值差异,使用四次多项式核计算。我们评估了对各种分布的拟议测试,重点是它们对由单个参数epsilon参数化的变形的敏感性。我们的实验包括5、20和100维的相关高斯和高斯混合,以及来自JetNet数据集的胶子射流的粒子物理数据集,同时考虑了射流和粒子级特征。我们的结果表明,基于一维的测试提供了与其他多变量指标相当的灵敏度水平,但计算成本显着降低,使其成为在高维设置中评估生成模型的理想选择。这种方法为模型比较提供了一种高效的标准化工具,可以作为更高级测试的基准,包括基于机器学习的方法。
Keyword:
non-parametric two-sample tests
multivariate hypothesis testing
integral probability measure
generative models
generative models evaluation

期刊

M
Machine Learning-Science and Technology
IF:
4.6
论文数:
1.1K
被引数:
3.4K

机构

I
istituto nazionale di fisica nucleare (infn)
学者数:
3.0W
论文数: 1.2W
被引数: 14
U
university of genoa
学者数:
3.0W
论文数: 2.2W
被引数: 20
引用论文

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Learning new physics efficiently with nonparametric methods使用非参数方法有效地学习新物理学
err2022-10-05
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errOAAI
errLetizia, Marco; Losapio, Gianvito; Rando, Marco; Grosso, Gaia; Wulzer, Andrea; Pierini, Maurizio; Zanetti, Marco; Rosasco, Lorenzo
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The COMT Val158Met polymorphism regulates the effect of a dopamine antagonist on the feedback‐related negativityCOMT Val158Met多态性调节多巴胺拮抗剂对反馈相关负性的影响
err2014-04-29
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PREAI
errErik M. Mueller; Christin Burgdorf; Mira‐Lynn Chavanon; Desiree Schweiger; Jürgen Hennig; Jan Wacker; Gerhard Stemmler
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